Özet
Giriş: Koronavirüs hastalığı-2019 (COVID-19) tanısında bilgisayarlı tomografi (BT) duyarlılığı %98 düzeyindedir. Bilgisayarlı tomografi taramalarında çeşitli algoritmalar oluşturulmuştur. Literatürde, COVID-19’un farklı radyolojik sınıflandırmalarının gözlemciler arası uyum hakkında bilgi eksikliği vardır. Çalışmamızda, COVID-19 tanısında farklı radyolojik sınıflandırmalarının gözlemciler arası uyumunun araştırılması amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Koronavirüs hastalığı-2019 tanısı alan ve toraks BT görüntüsü olan 212 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Dört radyolog, tüm BT görüntülerini eş zamanlı olarak incelemiştir. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinin COVID-19’un kesin bulgularını sağlayabileceği konusunda konsensus oluşmuştur. Çalışmada Kuzey Amerika Radyoloji Derneği (RSNA) konsensus bildirisi, İngiliz Toraks Görüntüleme Derneği (BSTI) yapılandırılmış raporlama bildirimi ve COVID-19 Raporlama ve Veri Sistemi (CO-RADS) kullanılmıştır. Gözlemciler arası uyumu tespit etmek için Fleiss’ Kappa kullanılmıştır. Kappa değerleri 0,00 ile 0,20 arasında önemsiz uyum, 0,21 ile 0,40 zayıf uyum, 0,41 ile 0,60 orta uyum, 0,61 ila 0,80 önemli uyum ve 0,81 ila 1,00 mükemmel uyum olarak kabul edilmiştir. P<0,05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Bulgular: Yüz otuz yedi hastanın patolojik BT bulgusu yoktu. En yaygın radyolojik bulgular buzlu cam opasiteleri ve konsolidasyonlardır. Tüm sınıflandırmalar arasındaki uyum neredeyse mükemmeldi [RSNA 0,86 (0,82-0,90), BSTI 0,83 (0,79-0,87) ve CO-RADS 0,82 (0,79-0,86)]. En yüksek tutarlılık oranına sahip sınıflandırma RSNA iken bunu sırası ile BSTI ve CO-RADS sınıflandırmaları izledi. Ancak, her bir sınıflandırma için alt kategorilerde önemli ve orta düzeyde uyum mevcuttu.
Sonuç: Literatürde COVID-19 radyolojik sınıflandırma sistemleri için tutarlılık oranları yüksek olmasına rağmen, bazı alt kategorilerin daha düşük bir uyuma sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, konsensus oluşmamış öğelerin iyileştirilmesi daha iyi radyolojik tanı yaklaşımlarının gelişmesine yol açabilir.
