OncoOVARIAN Dx – Test le diagnostic du cancer de l’ovaire

Vue d’ensemble

OncoOVARIAN Dx est une solution innovante, non invasive, précise, rentable et validée, spécialement développée pour aider au diagnostic du cancer de l’ovaire en ce qui concerne la confirmation de la même chose ―en complément des résultats suspects obtenus par des procédures de diagnostic de l’image, afin de réduire le nombre de biopsies tissulaires inutiles auxquelles les patients doivent se soumettre―. Il a également des utilisations potentielles pour le suivi du traitement, le pronostic ainsi que la surveillance des récidives.

OncoOVARIAN Dx calcule le risque à partir d’un score obtenu à partir de plusieurs biomarqueurs du patient (principalement des marqueurs tumoraux ainsi que certaines informations cliniques les concernant).

 

Cliquez ici pour télécharger la brochure en format PDF.

 

Les marqueurs tumoraux

Les marqueurs tumoraux sont des substances libérées par les cellules tumorales qui pénètrent dans la circulation sanguine ou d’autres liquides biologiques et sont utiles pour le diagnostic, le pronostic et le suivi du traitement de différents types de cancer.

La plupart des marqueurs tumoraux ne sont pas spécifiques à aucun type de cancer et les différences entre maladies bénignes et malignes sont quantitatives (par exemple, les patients atteints de tumeurs épithéliales ont tendance à avoir des taux significativement plus élevés de ces marqueurs tumoraux que les patients sans cancer).

Actuellement, plus de 20 paramètres bien connus sont largement considérés comme des marqueurs tumoraux, tels que le PSA ―lié au cancer de la prostate―, le CA 15.3 ―associé au cancer du sein―, le CA 125 et le HE4 ―liés à la fois aux cancers de l’ovaire―, CEA et CA 19.9 ―liés aux différents types de cancer gastro-intestinal (cancers colorectal, gastrique et pancréatique)―, ou aux NSE et ProGRP ―liés au cancer du poumon―.

Cependant, divers facteurs peuvent affecter la précision des marqueurs tumoraux car ils augmentent leurs niveaux sans présence de tumeur maligne. Les maladies bénignes sont la principale raison, bien qu’elles puissent également affecter différentes interférences techniques.

En ce sens, la Société Espagnole de Biochimie Clinique et de Pathologie Moléculaire, de la Commission des Biomarqueurs du Cancer, a défini les Criteria Barcelona, quatre critères visant à aider distinguer et évaluer correctement les résultats des marqueurs tumoraux et réduire le nombre de faux positifs (FP):

  1. Evaluation des concentrations sériques de marqueurs tumoraux.
  2. Rejet des pathologies bénignes en tant que source principale de faux positifs.
  3. Recommandation de suivi si les marqueurs tumoraux montrent des résultats modérés (Zone Grise/Indéterminée).
  4. Élimination des interférences techniques.

Mesures statistiques dans les tests de diagnostic

Malheureusement, l’utilisation de marqueurs tumoraux en routine pose également d’autres problèmes, tels qu’une faible sensibilité aux stades précoces ou l’absence d’un marqueur tumoral spécifique pour chaque tumeur maligne. Cependant, la combinaison de deux marqueurs tumoraux ou plus donne de meilleurs résultats, en particulier aux stades avancés.

En ce sens, la combinaison de plusieurs marqueurs tumoraux ―ainsi que l’inclusion dans les calculs des informations issues des antécédents cliniques du patient―, à l’aide d’algorithmes complexes à variables multiples, aboutit à une sensibilité et une spécificité accrues: c’est ce que nous avons baptisé sous le nom de MBDAA (de l’anglais, Multiple Biomarkers Disease Activity Algorithms).

La sensibilité d’un test de diagnostic est le pourcentage de vrais positifs correctement identifiés et la spécificité est la proportion de vrais négatifs correctement classés. Les deux variables sont étroitement liées et donnent une idée de la précision de ces tests.

Un test qui identifie correctement tous les vrais positifs comme positifs, mais comporte de nombreux faux négatifs aurait une sensibilité de 100%, mais une faible spécificité. Par exemple, la sensibilité mesure le nombre de tumeurs malignes correctement identifiées comme cancer, tandis que la spécificité mesure le nombre de tumeurs non malignes correctement identifiées comme bénignes. Une sensibilité élevée signifie moins de cancers diagnostiqués comme bénignes et une spécificité élevée signifie moins de tumeurs bénignes diagnostiquées comme malignes.

De plus, la valeur prédictive positive (VPP) est le nombre de vrais positifs correctement identifiés sur le total des positifs positifs. Un test avec de nombreux faux positifs aura une VPP faible. Par ailleurs, la valeur prédictive négative (VPN) est le nombre de véritables négatifs correctement identifiés sur le total des négatifs réels. Une valeur VPN élevée signifie que très peu de vrais positifs ont été identifiés à tort comme négatifs.

Tous ces différents paramètres peuvent être représentés ensemble dans un graphique appelé courbe ROC (de l’anglais Receiving Operator Curve), où de meilleurs résultats sont affichés avec des courbes qui tendent à s’approcher du coin supérieur gauche de l’image (une sensibilité de 100% et une spécificité de 100%).

La courbe ROC

La courbe ROC du test OncoOVARIAN Dx, basée sur le nombre combiné de marqueurs tumoraux AFP, β-hCG, CA 19,9, CA 125, CEA et HE4; différentes comorbidités, ainsi que d’autres données provenant de 4 520 patients consécutifs (ajusté plus tard par les résultats d’autres enquêtes), montre des capacités de diagnostic vraiment intéressantes: une sensibilité de 93,5% et une spécificité de 94,3%.

En plus du risque: type histologique

OncoOVARIAN Dx permet également de déterminer le type histologique avec la même précision, en distinguant les tumeurs épithéliales, les tumeurs à cellules germinales ou les tumeur des cordons sexuels.

Comment ça marche

Comme tous les tests MBDAA de BIOPROGNOS, OncoLUNG Dx est disponible en ligne via un accès sécurisé à notre plate-forme Cloud. En tant que solution dans le cloud, OncoLUNG Dx est conçu pour être utilisé en mode Software as a Service (SaaS), c’est-à-dire sans installation, sans mises à jour périodiques, à faible coût total d’acquisition et sans coûts de maintenance.

De cette manière, les médecins ou les techniciens de laboratoire doivent remplir le formulaire en ligne avec les valeurs précédemment obtenues des patients (données personnelles, antécédents familiaux, statut ménopausique, comorbidités, valeurs des marqueurs tumoraux et résultats obtenus par tomographie ou mammographie) et cliquez sur le bouton Envoyer pour connaître le risque de cancer de l’ovaire.

Feuilles de commande

Pour faciliter le travail, les médecins peuvent télécharger et remplir le formulaire de commande du test OncoOVARIAN Dx de manière simple et rapide ―avec toutes les données nécessaires pour un calcul optimal du risque déjà détaillé―.

lung-cancer-report-sample

Cliquez ici pour télécharger la feuille de commande OncoOVARIAN Dx au format PDF.

Rapport final

Une fois que les médecins ont saisi les données du patient dans le formulaire en ligne, l’application présente les résultats sur un écran séparé, ce qui permet de télécharger ou d’envoyer leur document PDF de conversion par courrier électronique.

Cliquez ici pour télécharger le rapport au format PDF.

Le rapport comprend deux sections principales: Informations sur le patient et Résultat. Dans le premier, toutes les données patient précédemment entrées pour le suivi sont affichées. La deuxième comprend: des Résultats indiquant si les niveaux de marqueurs tumoraux sont dans la plage normale ou non; Risque, avec une barre de score indiquant la probabilité d’avoir un cancer; Commentaires, dynamiquement créé pour aider les médecins et les professionnels de la santé comprennent un moyen facile comment ils ont détecté des faux positifs (tels que les niveaux de marqueurs tumoraux soupçonnés présence d’un cancer, mais compte tenu des autres variables ensemble, non correspondent aux résultats malins); et, enfin, les Conclusions, avec les recommandations suggérant la présence d’un cancer, répètent le test toutes les 4 semaines (pour le risque modéré, c’est-à-dire dans les cas où les niveaux des marqueurs tumoraux sont supérieurs à la normale mais dans les qu’il n’est pas clair que le risque est élevé), ou que le test soit répété 1 an pour des résultats à faible risque.

Notez que le rapport final s’adresse uniquement aux professionnels de la santé ―pas aux patients― puisque OncoOVARIAN Dx a été conçu comme “un outil permettant d’aider les professionnels de la santé dans le diagnostic du cancer” et certifié à cet effet par le DÉCLARATION DE CONFORMITÉ CE (Directive sur les Dispositifs Médicaux 93/42/CEE, Classe I, Règle 12).

Déclaration de conformité CE

Depuis le 12 avril 2017 (date du lancement de la version 1.0), OncoOVARIAN Dx dispose de la Déclaration de conformité CE certifiant qu’il a été évalué conformément aux exigences strictes en matière de sécurité, de santé et de protection de l’environnement.

Cliquez ici pour télécharger la DÉCLARATION DE CONFORMITÉ CE de OncoOVARIAN Dx au format PDF.

Cette déclaration certifie le test OncoOVARIAN Dx pour l’ensemble de l’Espace Économique Européen (EEE).

En outre, le marquage CE confère également aux entreprises et aux consommateurs de l’EEE deux autres avantages importants:

  • Les entreprises ont la garantie que les produits portant le marquage CE peuvent être commercialisés dans l’EEE.
  • Les consommateurs ont la garantie qu’un même niveau de protection de la santé, de la sécurité et de l’environnement est disponible dans l’ensemble de l’EEE.

Autres tests disponibles

Pendant des années, différentes méthodes ont été essayées pour un diagnostic précoce, y compris l’utilisation du marqueur tumoral CA 125, mais les résultats n’ont pas été entièrement satisfaisants, car ce marqueur a une faible sensibilité aux stades précoces et offre une forte proportion de faux positifs chez les femmes non ménopausées.

D’autre part, depuis quelques années, on a également utilisé l’évaluation des niveaux de HE4, un marqueur tumoral relativement nouveau, qui offre une plus grande sensibilité pour ces stades précoces ainsi qu’une plus grande spécificité.

Par la suite, un test a été développé pour analyser les valeurs des marqueurs tumoraux CA 125 et HE4, ainsi que le statut ménopausique des patientes réunies ―le test ROMA (de l’anglais, Risk of Ovarian Malignancy Algorithm)―. Malheureusement, ce test ―de faible complexité visant à aider les médecins à diagnostiquer le cancer de l’ovaire―, présente également des taux élevés de faux positifs.

Une autre approche différente visait à réduire les faux positifs du marqueur de tumeur CA 125 en le combinant à différentes caractéristiques des masses ovariennes obtenues par échographie, ce qui a conduit au développement du test RMI (de l’anglais, Risk of Malignancy Index).

Le test ROMA et le RMI sont tous deux utiles pour faciliter le diagnostic des masses abdominales (tels que le suivi du traitement), mais ils pourraient être nettement améliorés car le test ROMA ne prend pas en compte l’âge ou les comorbidités du patient (principale cause de faux positifs); et le test RMI n’utilise pas le meilleur marqueur tumoral à ce jour pour le diagnostic du cancer de l’ovaire ―le HE4―, en plus d’autres variables non moins importantes incluses dans notre test OncoOVARIAN Dx, qui permet d’obtenir des avantages exceptionnels dans la diagnostic du cancer de l’ovaire, comme en témoignent la superposition des courbes ROC pour les marqueurs tumoraux CA 125 et HE4, les tests ROMA et RMI, ainsi que notre test OncoOVARIAN Dx:

Enfin, Vermillion (NasdaqCM: VRML), une société américaine de biotechnologie, a mis au point le test OVA1 dans le but d’aider les médecins à prendre les bonnes décisions de traitement pour les patients présentant des masses pelviennes et d’éviter les interventions chirurgicales inutiles.

Le test OVA1 est basé sur 5 biomarqueurs (apolipoprotéine A1, microglobuline 2, CA 125, préalbumine et transferrine), ses performances globales étant quelque peu supérieures à celles des tests ROMA et RMI, mais médiocres par rapport à celles de notre test OncoOVARIAN Dx, comme en témoigne la superposition des courbes ROC du test OVA1 et de notre test OncoOVARIAN Dx:

Utilisations et objectifs de OncoOVARIAN Dx

OncoOVARIAN Dx a été développé pour:

  • Aider aux diagnostics des patientes à haut risque (femmes de plus de 40 ans ayant des antécédents familiaux de cancer de l’ovaire ou de cancer du sein).
  • Confirmer ou exclure la malignité dans les résultats obtenus précédemment avec d’autres tests, tels que la tomographie par ordinateur (CT) ou l’imagerie par résonance magnétique (IRM), grâce à une sensibilité et une spécificité supérieures à celles des procédures d’imagerie.
  • Aider les médecins à prévoir le comportement du cancer et sa réponse au traitement, ainsi que les chances de guérison d’une personne.
  • Guider dans les décisions de traitement (aide à décider d’ajouter une immunothérapie après une intervention chirurgicale et/ou une radiothérapie); surveillance du traitement (les médecins peuvent utiliser les modifications apportées à la présence ou à la quantité d’un ou de plusieurs marqueurs tumoraux pour évaluer la réaction du cancer au traitement); ainsi que pour prédire ou surveiller les récidives possibles (la détection des modifications des valeurs des marqueurs tumoraux chez des contrôles en série peut faire partie du plan de surveillance, ce qui peut aider à détecter une récurrence avant d’autres méthodes).

La science derrière OncoOVARIAN Dx

Recherche de référence

  1. Molina, R., Auge J. M., Escudero J. M., Filella X., Foj, L., Torné A., Lejarcegui J., Pahisa J. “HE4 a novel tumour marker for ovarian cancer: comparison with CA 125 and ROMA algorithm in patients with gynaecological diseases.” Tumour Biol, 2011. 32(6): p. 1087-95. PMCID: PMC3195682
  2. Santotoribio J.D., Garcia-de la Torre A., Cañavate-Solano C., Arce-Matute F., Sanchez-del Pino M.J., Perez-Ramos S. “Cancer antigens 19.9 and 125 as tumor markers in patients with mucinous ovarian tumors.” EJGO European Journal of Gynaecological Oncology. PMID: 27048105
  3. Shaikh N. A., Memon F., Samo R. P. “Tumor markers; efficacy of CA-125, CEA, AFP and Beta-HCG. An institutional based descriptive & prospective study in diagnosis of ovarian malignancy.” Professional Med J 2014;21(4):621-627. PDF
  4. Sørensen S. S., Mosgaard B. J. “Combination of CA 125 and CEA can improve ovarian cancer diagnosis.” DANISH MEDICAL BULLETIN. Dan Med Bul 2011;58(11):A4331. November 2011. PDF
  5. Molina R., Filella X., Trapé J., Augé J. M., Barco A., Cañizares F., Colomer A., Fernandez A., Gaspar M. J., Martinez-Peinado A., Pérez L., Sánchez M., Escudero J. M. (2013). “Principales causas de falsos positivos en los resultados de marcadores tumorales en suero.” Sociedad Española de Bioquímica Clínica y Patología Molecular. Comisión de Marcadores Biológicos del Cáncer. PDF

Autres recherches connexes

  1. Abbas, A. M., et al., A new scoring model for characterization of adnexal masses based on two-dimensional gray-scale and colour Doppler sonographic features. Facts Views Vis Obgyn, 2014. 6(2): p. 68-74. PMCID: PMC4086018
  2. Akturk, E., et al., Comparison of four malignancy risk indices in the detection of malignant ovarian masses. J Gynecol Oncol, 2011. 22(3): p. 177-82. PMCID: PMC3188716
  3. Anton, C., et al., A comparison of CA125, HE4, risk ovarian malignancy algorithm (ROMA), and risk malignancy index (RMI) for the classification of ovarian masses. Clinics (Sao Paulo), 2012. 67(5): p. 437-41. PMCID: PMC3351260
  4. Antovska, V. and M. Trajanova, An original risk of ovarian malignancy index and its predictive value in evaluating the nature of ovarian tumour. Southern African Journal of Gynaecological Oncology, 2015. 7(2): p. 52-59. PDF
  5. Barber, E. L., et al., A preoperative personalized risk assessment calculator for elderly ovarian cancer patients undergoing primary cytoreductive surgery. Gynecol Oncol, 2015. 139(3): p. 401-6. DOI: 10.1016/j.ygyno.2015.09.080
  6. Bristow, R. E., et al., A model for predicting surgical outcome in patients with advanced ovarian carcinoma using computed tomography. Cancer, 2000. 89(7): p. 1532-40. PMID: 11013368
  7. Duffy, M. J. (2010). “Clinical Utility of Tumor Markers: What the Guidelines Recommend.” Journal of Laboratory Diagnostics 46(3): 281-291. PDF
  8. Duffy, M. J. and P. McGing (2010). Guidelines for the use of tumour markers. PDF
  9. Eagle, K. and J.A. Ledermann, Tumor Markers in Ovarian Malignancies. Oncologist, 1997. 2(5): p. 324-329. PDF
  10. G, S., et al., Guidelines for Use of Biomarkers in Gynecological Cancer: 2012, in Gynecological Cancer. 2012, European Group of Tumor Markers (EGTM). PDF
  11. Hasholzner, U., et al., Significance of the tumour markers CA 125 II, CA 72-4, CASA and CYFRA 21-1 in ovarian carcinoma. Anticancer Res, 1994. 14(6B): p. 2743-6. PubMed: 7532929
  12. JW, P., et al., Four risk of malignancy indices in evaluation of pelvic masses. Korean J Obstet Gynecol., 2012. 55(9): p. 636-643. PDF
  13. Kaijser, J., et al., Improving strategies for diagnosing ovarian cancer: a summary of the International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) studies. Ultrasound Obstet Gynecol, 2013. 41(1): p. 9-20. DOI: 10.1002/uog.12323
  14. Karlsen, M. A., et al., A novel diagnostic index combining HE4, CA125 and age may improve triage of women with suspected ovarian cancer – An international multicenter study in women with an ovarian mass. Gynecol Oncol, 2015. 138(3): p. 640-6. DOI: 10.1016/j.ygyno.2015.06.021
  15. Kim, Y. W., et al., Multiplexed bead-based immunoassay of four serum biomarkers for diagnosis of ovarian cancer. Oncol Rep, 2012. 28(2): p. 585-91. DOI: 10.1371/journal.pone.0044960
  16. Lawicki, S., et al., The plasma concentration of VEGF, HE4 and CA125 as a new biomarkers panel in different stages and sub-types of epithelial ovarian tumors. J Ovarian Res, 2013. 6(1): p. 45. PMCID: PMC3706238
  17. Li, A., New biomarkers for ovarian cancer: OVA1 and ROMA in diagnosis. 2012. DOC
  18. Mayeux, R. (2004). “Biomarkers: potential uses and limitations.” NeuroRx 1(2): 182-188. DOI: 10.1602/neurorx.1.2.182
  19. Medicine, T. A. f. c. B. L. (2013). RECOMMENDATIONS AS A RESULT OF THE ACB NATIONAL AUDIT ON TUMOUR MARKER SERVICE PROVISION. PDF
  20. Moore, R. G., et al., A novel multiple marker bioassay utilizing HE4 and CA125 for the prediction of ovarian cancer in patients with a pelvic mass. Gynecol Oncol, 2009. 112(1): p. 40-6. PMCID: PMC3594094
  21. Moore, R. G., et al., Comparison of a novel multiple marker assay vs the Risk of Malignancy Index for the prediction of epithelial ovarian cancer in patients with a pelvic mass. Am J Obstet Gynecol, 2010. 203(3): p. 228 e1-6. DOI: 10.1016/j.ajog.2010.03.043
  22. Novakovic, S. (2004). “Tumor markers in clinical oncology.” Radiology and Oncology 38(2). PDF
  23. P, I. and P. N, Evaluation of Four Risk of Malignancy Indices (RMI) in the Preoperative Diagnosis of Ovarian Malignancy at Rajavithi Hospital. Thai Journal of Obstetrics and Gynaecology, 2013. 21: p. 163-175. PDF
  24. Perez, E. O. and M. I. Aceituno Azaustre (2014). “Utilidad clínica de los marcadores tumorales.” Revista Médica de JAÉN(4): 2-12. PDF
  25. Perkins, G. L., E. D. Slater, G. K. Sanders and J. G. Prichard (2003). “Serum Tumor Markers.” American Family Physician 68(6): 1075 – 1082. PDF
  26. Pinsky, P. F., et al., Potential effect of the Risk of Ovarian Cancer Algorithm (ROCA) on the mortality outcome of the Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian (PLCO) trial. Int J Cancer, 2013. 132(9): p. 2127-33. DOI: 10.1002/ijc.27909
  27. Pitta Dda, R., et al., Symptoms, CA125 and HE4 for the preoperative prediction of ovarian malignancy in Brazilian women with ovarian masses. BMC Cancer, 2013. 13: p. 423. DOI: 10.1186/1471-2407-13-423
  28. Rein, B. J., et al., Potential markers for detection and monitoring of ovarian cancer. J Oncol, 2011. 2011: p. 475983. DOI: 10.1155/2011/475983
  29. Sayasneh, A., et al., Evaluating the risk of ovarian cancer before surgery using the ADNEX model: a multicentre external validation study. Br J Cancer, 2016. 115(5): p. 542-8. DOC
  30. Schmidt, C., CA-125: a biomarker put to the test. J Natl Cancer Inst, 2011. 103(17): p. 1290-1. DOI: 10.1093/jnci/djr344
  31. Sharma, S. (2009). “Tumor markers in clinical practice: General principles and guidelines.” Indian J Med Paediatr Oncol 30(1): 1-8. PMCID: PMC2902207
  32. Skates, S. J., Ovarian cancer screening: development of the Risk of Ovarian Cancer Algorithm (ROCA) and ROCA screening trials. Int J Gynecol Cancer, 2012. 22 Suppl 1: p. S24-6. PMCID: PMC3572791
  33. Sladkevicius, P. and L. Valentin, Intra- and interobserver agreement when describing adnexal masses using the International Ovarian Tumor Analysis terms and definitions: a study on three-dimensional ultrasound volumes. Ultrasound Obstet Gynecol, 2013. 41(3): p. 318-27. DOI: 10.1002/uog.12289
  34. Soletormos, G., et al., Clinical Use of Cancer Biomarkers in Epithelial Ovarian Cancer: Updated Guidelines From the European Group on Tumor Markers. Int J Gynecol Cancer, 2016. 26(1): p. 43-51. DOI: 10.1097/IGC.0000000000000586
  35. Sturgeon, C. (2002). “Practice guidelines for tumor marker use in the clinic.” Clin Chem 48(8): 1151-1159. PMID: 12142367
  36. Sturgeon, C. M., B. R. Hoffman, D. W. Chan, S. L. Ch’ng, E. Hammond, D. F. Hayes, L. A. Liotta, E. F. Petricoin, M. Schmitt, O. J. Semmes, G. Soletormos, E. van der Merwe, E. P. Diamandis and B. National Academy of Clinical (2008). “National Academy of Clinical Biochemistry Laboratory Medicine Practice Guidelines for use of tumor markers in clinical practice: quality requirements.” Clin Chem 54(8). DOI: 10.1373/clinchem.2007.094144
  37. Timmerman, D., et al., Ovarian cancer prediction in adnexal masses using ultrasound-based logistic regression models: a temporal and external validation study by the IOTA group. Ultrasound Obstet Gynecol, 2010. 36(2): p. 226-34. DOI: 10.1002/uog.7636
  38. Trape, J., R. Molina, F. Sant, J. Montesinos, A. Arnau, J. Franquesa, R. Blavia, E. Martin, E. Marquilles, D. Perich, C. Perez, J. M. Roca, M. Domenech, J. Lopez and J. M. Badal (2012). “Diagnostic accuracy of tumour markers in serous effusions: a validation study.” Tumour Biol 33(5): 1661-1668. DOI: 10.1007/s13277-012-0422-3
  39. Trapé Pujol, J. and R. Molina Porto (2006). “Aspectos generales de los marcadores tumorales.” JANO 1620: 45-48. PDF
  40. Van Calster, B., et al., Practical guidance for applying the ADNEX model from the IOTA group to discriminate between different subtypes of adnexal tumors. Facts Views Vis Obgyn, 2015. 7(1): p. 32-41. PMCID: PMC4402441
  41. Yamamoto, Y., et al., Comparison of 4 Risk-of-Malignancy Indexes in the Preoperative Evaluation of Patients With Pelvic Masses: A Prospective Study. Clinical Ovarian & Other Gynecologic Cancer 2014. 7(1): p. 8-12. DOI: 10.1016/j.cogc.2014.11.001
  42. Yoruk, P., et al., Comparison of the risk of malignancy index and self-constructed logistic regression models in preoperative evaluation of adnexal masses. J Ultrasound Med, 2008. 27(10): p. 1469-77. PDF
  43. Yoshida, A.,et al., Comparing the Copenhagen Index (CPH-I) and Risk of Ovarian Malignancy Algorithm (ROMA): Two equivalent ways to differentiate malignant from benign ovarian tumors before surgery? Gynecol Oncol, 2016. 140(3): p. 481-5. DOI: 10.1016/j.ygyno.2016.01.023