Clinical Conundrum: Spontaneous Paravaginal Venous Plexus Thrombosis Presenting as Acute Lower Pelvic Pain.

Acute pelvic pain due to venous thrombosis can be encountered in the context of pelvic congestion syndrome. Some vascular anomalies such as nutcracker syndrome or May-Thurner syndrome may cause left ovarian vein or left iliofemoral vein thrombosis. Smaller parametrial or paravaginal vein thrombi have rarely been reported as aetiologies of acute pelvic pain. We present a case of spontaneous paravaginal venous plexus thrombosis presenting as acute lower pelvic pain in which thrombophilia was diagnosed. Small vein thrombosis or an unusual location of thrombus should prompt vascular studies and a thrombophilia work-up.

Curva de aprendizaje para el diagnóstico ecográfico específico de masas anexiales / Learning curve for the specific ultrasound diagnosis of adnexal masses

OBJETIVO: Determinar el tiempo que requiere una curva de aprendizaje para diagnóstico ecográfico específico histopatológico en masas anexiales basándonos en cálculos estadísticos no influidos por la prevalencia según diferentes grados de experiencia. MÉTODOS: Estudio observacional, descriptivo, transversal. Se estudiaron imágenes de 108 masas anexiales. La prueba estándar de oro fue el reporte histopatológico definitivo. Se comparó el rendimiento diagnóstico de 4 examinadores con la siguiente experiencia en diagnóstico ecográfico de patología anexial: A > 20 años, B ≤ 20 hasta > 10 años, C ≤ 10 hasta > 5 años y D ≤ 5 años, analizando solo imágenes y sin datos clínicos de las pacientes, para emitir un diagnóstico específico a libre escritura. RESULTADOS: Prevalencia de masas malignas 17,2 % (15/87). Nivel de confianza en los examinadores se consideró según falta de respuesta diagnóstica: alto (<6 %) con experiencia de más de 10 años y moderado a bajo ≤ 10 años. Examinadores con más de 5 años siempre mostraron likelihood ratio positivo mayor a 10, exactitud diagnóstica mayor a 90 % y Odds ratio diagnóstica mayor a 46, no así para examinador con menor tiempo de experiencia, quién presentó resultados con mala utilidad clínica. El cambio de probabilidad de acierto específico pre-test a post-test mejoró consistentemente con los años de experiencia. CONCLUSIÓN: Se necesitarían más de 10 años de experiencia con especial dedicación a ecografía ginecológica avanzada para un rendimiento diagnóstico específico deseado junto con alta confianza en ecografía de masas anexiales.

OBJECTIVE: To determine the time required for a learning curve of histopathological specific ultrasound diagnosis in adnexal masses based on statistical calculations not influenced by prevalence according to different degrees of experience. METHODS: Observational, descriptive, cross-sectional study. Images of 108 adnexal masses were studied. The gold standard test was the definitive histopathological report. The diagnostic performance of 4 examiners with the following experience in ultrasound diagnosis of adnexal pathology: A > 20 years, B ≤ 20 to > 10 years, C ≤ 10 to > 5 years and D ≤ 5 years was compared, analyzing only images and blinded of clinical data of the patients, to issue a specific diagnosis with free writing. RESULTS: Prevalence of malignant masses 17.2% (15/87). The level of confidence in the examiners was considered according to the lack of diagnostic response: high (<6%) with experience of more than 10 years and moderate to low ≤ 10 years. The examiners with more than 5 years always showed likelihood ratio positive greater than 10, diagnostic accuracy greater than 90% and diagnostic Odds ratio greater than 46, not so for the examiner with less experience time who presented results with little clinical utility. The change in specific probability from pre-test to post-test improved consistently with years of experience. CONCLUSION: More than 10 years of experience with special dedication to advanced gynecological ultrasound are probably needed for a desired specific diagnostic performance coupled with high confidence in adnexal mass ultrasound.

GIRADS: método de clasificación de masas anexiales, revisión sistemática y metanálisis. 10 años de experiencia / GIRADS: adnexal masses classification method, systematic review and metanalysis. 10 years of experience

OBJETIVO: evaluar la experiencia en la utilización del método GIRADS para clasificar masas anexiales a diez años de su primera publicación. MÉTODO: Se realizó búsqueda de estudios que utilizan el sistema GIRADS: Medline (Pubmed), Google Scholar y Web of Science, desde enero de 2009 hasta diciembre de 2019. Se calculó la sensibilidad y especificidad agrupada, Likelihood ratio (LR) (+) y LR (-) y Odds ratio de diagnóstico (DOR). La calidad de los estudios se evaluó con QUADAS-2. RESULTADOS: Se identificaron 15 estudios y se incluyeron 13 de ellos con 4473 masas, 878 de ellas malignas. La prevalencia media de malignidad ovárica fue del 23 % y la agrupada de 19.6%. El riesgo de sesgo fue alto en cuatro estudios para el dominio "selección de pacientes" y fue bajo en todos en todos los estudios para los dominios "prueba índice" y "prueba de referencia". La sensibilidad, especificidad, LR (+) y LR (-) agrupadas y el DOR del sistema GIRADS para clasificar las masas anexiales fueron: 96.8% (intervalo de confianza [IC] 95% = 94% - 98%), 91.2 % (IC 95 % = 85% - 94%), 11.0 (IC 95% = 6.9 -13.4) y 0.035 (IC 95% = 0.02- 0.09), y 209 (IC 95% = 99-444), respectivamente. La heterogeneidad fue alta para la sensibilidad y especificidad. De acuerdo a la metaregresión, la heterogeneidad entre los estudios se explica por la prevalencia de malignidad, múltiples observadores y la ausencia de diagnóstico histopatológico para todos los casos incluidos en un determinado estudio. CONCLUSIÓN: el sistema GIRADS tiene un buen rendimiento diagnóstico para clasificar masas anexiales.

OBJECTIVE: to evaluate the experience of using GIRADS method to classify adnexal masses ten years after its publication. METHOD: A search was carried out for studies reporting on the use of the GIRADS system in the Medline (Pubmed), Google Scholar and Web of Science databases, from January 2009 to December 2019. Pooled sensitivity and specificity, Likelihood ratio (LR) (+) and LR (-) and Diagnostic Odds ratio (DOR) were calculated. The quality of the studies was assessed by QUADAS-2. RESULTS: 15 studies were identified, and 13 of them were included with 4473 masses, of which 878 were malignant. The mean prevalence of ovarian malignancy was 23% and the prevalence pooled. of 19.6%. The risk of bias was high in four studies for the domain 'patient selection' and low for all studies for the domains 'index test' and 'reference test'. The sensitivity, specificity, pooled LR (+) and LR (-) and the DOR of the GIRADS system to classify adnexal masses were 96.8% (95% confidence interval [CI] = 94% -98%), 91.2 % (95% CI = 85% -94%), 11.0 (95% CI = 6.9-13.4) and 0.035 (95% CI = 0.02-0.09), and 209 (95% CI = 99-444), respectively. Heterogeneity was high for both sensitivity and specificity. According to meta-regression, this heterogeneity was explained by the prevalence of malignancy, the use of multiple observers, and the absence of histopathological diagnosis for all cases included in a given study. CONCLUSION: the GIRADS system has a good diagnostic performance to classify adnexal masses.