Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS), hepatoselüler karsinom (HCC) açısından risk taşıyan hastalarda bilgisayarlı tomografi (CT) ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI) bulgularını standart kategorilere ayırmak için kullanılan bir karaciğer görüntüleme sınıflandırma sistemidir. Bu araştırma, LI-RADS CT/MRI sürüm 2018 kapsamında aynı görüntüleri inceleyen farklı radyologların görüntüleme özellikleri ve nihai LI-RADS kategorileri konusunda ne ölçüde aynı değerlendirmeye ulaştığını araştırmaktadır. Çalışmada beş araştırmadan elde edilen 805 hasta ve toplam 975 gözlem bireysel katılımcı verisi meta-analiziyle birleştirilmiştir. LI-RADS kategorilendirmesinde havuzlanmış okuyucular arası uyum MRI için κ = 0,76, CT için κ = 0,50 bulunmuştur. Bununla birlikte özellik düzeyindeki uyum geniş bir aralıkta değişmiş ve bazı özelliklerde oldukça düşük kalmıştır. Sonuç bu nedenle “MRI her durumda CT'den üstündür” şeklinde yorumlanmamalıdır; araştırmanın ölçtüğü temel olgu tanısal doğruluktan çok, görüntüleri yorumlayan farklı okuyucuların birbirleriyle ne kadar tutarlı olduğudur.

Çalışmaya dahil edilen beş araştırmada 542 erkek ve 263 kadın olmak üzere 805 hasta bulunmakta, ortalama yaş 60,8 ± 11,6 yıl olarak bildirilmektedir. Toplam gözlem sayısı 975'tir. Beş çalışmanın ikisi yalnız MRI, üçü hem CT hem MRI verisi sağlamıştır. Dört çalışmada iki, bir çalışmada üç okuyucu yer almış; toplam 11 okuyucunun 9'u abdominal radyoloji alanında uzmanlaşmış radyologlardan oluşmuştur ve bildirilen deneyim süreleri 3 ile 33 yıl arasında değişmiştir.

Major LI-RADS özellikleri için Cohen κ değerleri MRI'da 0,21–0,74, CT'de 0,11–0,75 arasında değişmiştir. Ancillary özelliklerde bu aralık MRI için −0,02–0,68, CT için −0,02–0,58 olarak bulunmuştur. LR-M özelliklerinde de belirgin değişkenlik vardır. Bu geniş aralıklar, LI-RADS'ın aynı sistemi kullanan deneyimli radyologlar arasında bile bütün özellikler açısından eşit derecede tekrarlanabilir olmadığını göstermektedir.

LI-RADS neden okuyucular arası uyum açısından inceleniyor?

Hepatoselüler karsinom, karaciğerin en önemli primer malignitelerinden biridir. HCC açısından yüksek risk taşıyan hastalarda bazı tümörler biyopsi yapılmadan, karakteristik görüntüleme bulguları üzerinden sınıflandırılabilir. LI-RADS'ın amacı bu yorumlama sürecini standartlaştırmaktır. Böyle bir sistemin klinik olarak güvenilir çalışabilmesi için yalnız kriterlerin tanımlanmış olması yeterli değildir; farklı radyologların aynı görüntüye baktığında mümkün olduğunca aynı özelliği görmesi ve benzer kategoriye ulaşması gerekir.

Bu nedenle inter-reader agreement, yani okuyucular arası uyum, sistemin tekrarlanabilirliğinin temel ölçülerinden biridir. Bir görüntüleme özelliğinin tanımı çok belirsizse, görüntü kalitesine aşırı duyarlıysa veya farklı okuyucular tarafından farklı yorumlanabiliyorsa standartlaştırma amacı zayıflar.

Cohen'in kappa katsayısı neyi ölçüyor?

Cohen'in kappa katsayısı (κ), iki okuyucunun gözlenen uyumunu yalnız yüzde olarak saymak yerine, tesadüfen ortaya çıkabilecek uyumu da hesaba katarak okuyucular arası uyumu ölçen bir istatistiktir. Bu nedenle yüzde uyum yüksek olsa bile κ düşük olabilir; özellikle incelenen özelliğin pozitif olduğu vakalar çok seyrekse bu durum belirginleşebilir.

Çalışmada ikili değişkenler için havuzlanmış κ, sıralı değişkenler için ise ağırlıklı κ kullanılmıştır. İkiden fazla okuyucunun bulunduğu değerlendirmelerde Fleiss κ uygulanmıştır. Her özellik için raporlamada en az 30 gözlem bulunması koşulu kullanılmıştır.

LI-RADS 2018 hangi tür özelliklere dayanıyor?

LI-RADS CT/MRI v2018 sistemi gözlemleri LR-1'den LR-5'e kadar kategorilere ayırır. Genel olarak LR-1 kesin benign, LR-5 ise kesin HCC ile uyumlu gözlemleri temsil eder. Sistem ayrıca HCC'ye özgü olmayan fakat malignite açısından kesin veya olası kabul edilen LR-M ve ven içinde tümörü ifade eden LR-TIV kategorilerini içerir.

Değerlendirmede beş temel major özellik bulunur: arteriyel faz hiperenhancement (APHE), lezyon boyutu, enhancing capsule, nonperipheral washout ve threshold growth. Bunlara ek olarak çeşitli ancillary özellikler ve LR-M için targetoid veya non-targetoid özellikler değerlendirilebilir.

Neden bireysel katılımcı verisi meta-analizi kullanıldı?

Geleneksel bir meta-analiz çoğunlukla yayınların özet istatistiklerini bir araya getirir. Bu araştırmada ise individual participant data (IPD) yaklaşımı kullanılmıştır. Böylece uygun çalışmaların hasta veya gözlem düzeyindeki verileri merkezi bir veri yapısında birleştirilmiş ve farklı özellikler için okuyucular arası uyum yeniden hesaplanmıştır.

Bu yaklaşım, araştırmacılara çalışmalar arasındaki değişkenliği yalnız yayımlanmış tek bir özet değer üzerinden değil, aynı analitik çerçeve içinde değerlendirme olanağı verir. Bununla birlikte IPD yaklaşımı veri sahiplerine erişim, çalışma araştırmacılarından veri temini, değişkenlerin farklı kodlanması ve eski çalışmaların yeni analiz yapısına uyarlanması gibi önemli operasyonel sınırlamalar da taşır.

Çalışmaya hangi veriler dahil edildi?

LI-RADS Living Systematic Review and IPD Meta-Analysis Project içindeki çalışmalar taranmış ve aynı gözlemin LI-RADS CT/MRI v2018 özellikleri açısından birden fazla okuyucu tarafından değerlendirildiği kayıtlar seçilmiştir. Beş çalışma uygunluk kriterlerini karşılamıştır.

Çalışmalardaki MRI incelemeleri 1,5 T ve 3 T alan gücünde gerçekleştirilmiştir. Sekanslar kurumlar arasında değişmekle birlikte standart LI-RADS protokollerini izlemiştir.

Major özelliklerde uyum ne düzeydeydi?

Major özellikler için okuyucular arası κ geniş bir aralık göstermiştir. MRI'da 0,21–0,74, CT'de 0,11–0,75 değerleri raporlanmıştır. Her iki görüntüleme yönteminde de en yüksek uyum lezyon boyutunda görülmüştür.

MRI için boyut değerlendirmesinde κ = 0,74 ve %95 güven aralığı 0,50–0,98; CT için κ = 0,75 ve %95 güven aralığı 0,65–0,85 olarak bildirilmiştir. Boyut diğer bazı LI-RADS özelliklerine kıyasla daha nicel bir özellik olduğundan farklı radyologların aynı ölçüm üzerinde uzlaşmasının daha kolay olması bu bulgunun klinik bağlamını açıklayabilir; ancak bu açıklama ölçümün nedenini kanıtlayan bağımsız bir deney değildir.

En düşük major özellik uyumu threshold growth için görülmüştür. MRI'da κ = 0,21 (%95 GA 0,07–0,35; I² = %21,6), CT'de κ = 0,11 (%95 GA −0,23–0,45; I² = %87,5) bulunmuştur. Threshold growth diğer major özelliklerden farklı olarak zaman içinde iki ayrı görüntüleme incelemesinin karşılaştırılmasını gerektirdiği için uygulanması daha karmaşık bir kriterdir.

Ancillary özelliklerde neden daha fazla değişkenlik var?

Ancillary özelliklerde κ değerleri MRI için −0,02 ile 0,68, CT için −0,02 ile 0,58 arasında değişmiştir. MRI ancillary özelliklerinin büyük bölümünde κ yaklaşık 0,10–0,60 arasında, CT'de ise yaklaşık 0,10–0,40 arasında kalmıştır.

Ancillary özellikler LI-RADS değerlendirmesinde major özelliklerle aynı zorunlulukta kullanılmadığından, hangi özelliklerin değerlendirildiği veya raporlandığı çalışmalar arasında değişebilmektedir. Bazı özelliklerin son derece seyrek görülmesi de κ değerlerinin yorumunu zorlaştırmıştır.

Yüksek yüzde uyum varken kappa neden sıfıra yakın olabilir?

Bir özellik neredeyse bütün hastalarda “yok” olarak işaretleniyorsa iki radyolog çok yüksek yüzdeyle aynı cevabı verebilir. Ancak pozitif vakaların çok az olması nedeniyle Cohen κ, tesadüfi uyum düzeltmesinden sonra sıfıra yakın hesaplanabilir. Çalışmanın yazarları bu durumu Cohen'in kappa paradoksu kapsamında özellikle vurgulamaktadır. Bu nedenle düşük κ görülen her özelliği doğrudan “radyologlar birbirleriyle anlaşamıyor” şeklinde yorumlamak doğru değildir.

Araştırmada bütün özellikler için ham yüzde uyumun yaklaşık %70–100 arasında değişmesi, fakat bazı κ değerlerinin sıfıra yakın kalması bu problemin önemini göstermektedir.

LR-M özelliklerinde ne bulundu?

LR-M targetoid özelliklerinde κ MRI için 0,21–0,58, CT için −0,07–0,45 aralığında bulunmuştur. Non-targetoid LR-M özelliklerinde ise MRI için 0,20–0,37, CT için 0,00–0,66 arasında değişen uyum değerleri raporlanmıştır.

Bu geniş dağılım, LR-M içinde yer alan bütün görüntüleme işaretlerinin aynı derecede tekrarlanabilir olmadığını göstermektedir. Yazarlar görüntü kalitesi, özellik tanımlarının örtüşmesi ve noninvaziv LR-M değerlendirmesinin sınırlılıklarının bu değişkenliğe katkıda bulunabileceğini tartışmaktadır.

LI-RADS'ın nihai kategorisinde MRI ve CT arasındaki fark

LI-RADS kategorisinin tamamı değerlendirildiğinde MRI'daki κ = 0,76 değeri CT'deki κ = 0,50 değerinden daha yüksektir. Benzer şekilde TIV değerlendirmesinde de MRI için daha yüksek bir havuzlanmış κ elde edilmiştir.

Ancak bu sonuçlar iki önemli sınırla okunmalıdır. Birincisi, her özellikte aynı çalışma seti ve aynı gözlem sayısı bulunmamaktadır. İkincisi, bu araştırma MRI ve CT'nin kontrollü bir tanısal üstünlük karşılaştırması olarak tasarlanmamıştır. Dolayısıyla sonuç “MRI klinik olarak CT'den kesin biçimde daha iyidir” anlamına gelmez; veriler bu çalışmada MRI değerlendirmelerinin çoğu ortak özellikte okuyucular arasında daha tutarlı olduğunu göstermektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma tasarımı

Araştırma retrospektif bir bireysel katılımcı verisi meta-analizidir. Veri kaynağı LI-RADS Living Systematic Review and IPD Meta-Analysis Project'tir. Aynı gözlemin aynı modalitede birden fazla okuyucu tarafından LI-RADS CT/MRI v2018 kriterleriyle değerlendirilmiş olması temel uygunluk koşullarından biridir.

Veriler merkezi bir REDCap veri tabanında saklanmış ve her gözleme benzersiz kimlik atanmıştır. Veri tutarsızlığı tespit edildiğinde orijinal çalışmanın araştırmacılarıyla iletişime geçilmiştir.

Risk of bias değerlendirmesi

Bias riski LI-RADS araştırmasına uyarlanmış QUADAS-2 aracının index-test alanı kullanılarak değerlendirilmiştir. Araştırmanın hedefi tanısal doğruluktan ziyade okuyucular arası uyum olduğundan inceleme özellikle okuyucuların körlenmesi ve klinik bilgiye erişimi üzerinde yoğunlaştırılmıştır.

Beş çalışmanın dördü (%80) index-test açısından düşük bias riski taşırken bir çalışma yüksek riskli değerlendirilmiştir. Applicability concern bütün çalışmalar için düşük bulunmuştur.

İstatistiksel analiz

Araştırmacılar iki aşamalı bir meta-analitik yaklaşım kullanmıştır. İlk aşamada her çalışma için κ, pozitif uyum ve negatif uyum hesaplanmış; sıralı LI-RADS kategorileri için ağırlıklı κ kullanılmıştır. Üç okuyucunun bulunduğu durumlarda Fleiss κ uygulanmıştır.

Çalışmaya özgü κ standart hatalarını tahmin etmek için hasta düzeyinde parametrik olmayan bootstrap yeniden örnekleme uygulanmıştır. Her çalışma için 1000 bootstrap iterasyonu gerçekleştirilmiş ve aynı hastaya ait bütün okuyucu değerlendirmeleri yeniden örnekleme sırasında birlikte korunmuştur.

İkinci aşamada çalışma düzeyindeki κ tahminleri random-effects yapısı içeren genelleştirilmiş doğrusal modelle havuzlanmıştır. Çalışmalar arası heterojenlik restricted maximum likelihood ile tahmin edilen τ² ve I² istatistiği kullanılarak değerlendirilmiştir.

Analizler R yazılımında meta, metafor, dmetar, psych ve irrCAC paketleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. İstatistiksel anlamlılık iki yönlü p < 0,05 olarak tanımlanmıştır.

Duyarlılık analizi

Yüksek bias riski taşıyan Burgio ve arkadaşlarının çalışması çıkarılarak duyarlılık analizi yapılmıştır. Bazı ancillary özelliklerin yalnız bu çalışmada bulunması nedeniyle altı özellik için duyarlılık analizi gerçekleştirilememiştir. Analizi mümkün olan sonuçlar genel olarak ana analizle karşılaştırılabilir bulunmuş ve söz konusu çalışma birincil analizde tutulmuştur.

Meta-regresyon

Araştırmacılar heterojenliğin olası kaynaklarını incelemek amacıyla okuyucu sayısı, okuyucu deneyimi, özellik prevalansı ve çalışma ülkesi değişkenlerini kullanan post hoc tek değişkenli meta-regresyonlar gerçekleştirmiştir.

Her özellik için yalnız üç ile beş çalışma bulunması nedeniyle bu analizler doğrulayıcı değil keşifsel olarak değerlendirilmiştir. Özelliklerin yarısından fazlasında incelenen moderatörler heterojenliği açıklamamış ve pseudo-R² değeri 0 olmuştur. Buna karşılık bazı özel analizlerde çalışma ülkesi veya okuyucu sayısının heterojenliğin önemli bölümünü açıklayabildiği görülmüştür. Bu sonuçların küçük çalışma sayısı nedeniyle ihtiyatla değerlendirilmesi gerekir.

Çalışmanın en güçlü bulguları

• Beş çalışmadan 805 hasta ve 975 gözlem ortak analizde değerlendirilmiştir.
• Major özelliklerde okuyucular arası uyum hem MRI hem CT'de özellikten özelliğe belirgin biçimde değişmiştir.
• Her iki modalitede de en yüksek major-feature uyumu lezyon boyutunda görülmüştür.
• Threshold growth, hem MRI hem CT için en düşük uyum gösteren major özellik olmuştur.
• LI-RADS kategorisinin tamamında havuzlanmış κ MRI için 0,76, CT için 0,50'dir.
• TIV için κ MRI'da 0,60, CT'de 0,21 bulunmuştur.
• Ancillary ve LR-M özelliklerinde uyum oldukça değişkendir.
• Bazı özelliklerde yüksek ham yüzde uyuma rağmen düşük κ bulunması prevalans kaynaklı kappa paradoksuyla ilişkilidir.

Sınırlılıklar

Çalışmanın en önemli sınırlılıklarından biri yalnız beş çalışmanın IPD analizine dahil edilebilmesidir. Bireysel katılımcı verisine erişimin zaman ve kaynak gerektirmesi, araştırmacılardan veri alınamaması, çalışmalar arasındaki veri kodlama farklılıkları ve etik/veri paylaşımı koşulları çalışma sayısını sınırlandırmıştır.

IPD çalışma seçimi, son araması 2024 yılında gerçekleştirilen veri tabanına dayanmıştır. Bu nedenle daha yeni çalışmalar analize dahil edilmemiş olabilir.

Çalışmaların tamamı Kuzey Amerika ve Avrupa kaynaklıdır. HCC yükünün önemli olduğu Asya ülkelerinden çalışma bulunmaması, sonuçların küresel LI-RADS kullanımına genellenebilirliğini sınırlandırmaktadır.

Okuyucuların çoğu abdominal radyologlardan oluşmuştur. Bu nedenle sonuçlar genel radyologların, daha az deneyimli okuyucuların veya eğitim aşamasındaki radyologların performansını doğrudan temsil etmeyebilir.

Bazı ancillary özellikler çok düşük pozitif prevalansa sahiptir. Bu durumda yüksek ham yüzde uyuma rağmen Cohen κ sıfıra yaklaşabilir. Bu nedenle özellikle düşük prevalanslı özelliklerin κ değerleri tek başına okuyucu anlaşmazlığının doğrudan göstergesi olarak kullanılmamalıdır.

Birçok özellik yalnız az sayıda çalışmada raporlandığından bazı heterojenlik değerleri hesaplanamamış ve bazı güven aralıkları oldukça geniş bulunmuştur. Örneğin bazı tahminlerin güven aralıkları düşük uyumdan neredeyse mükemmel uyuma kadar uzanmıştır.

Bilimsel olarak çalışma ne söylüyor, ne söylemiyor?

Çalışmanın desteklediği sonuç: LI-RADS CT/MRI v2018 içindeki görüntüleme özelliklerinin farklı radyologlar tarafından değerlendirilmesinde uyum özellikten özelliğe önemli ölçüde değişmektedir. İncelenen veri setinde MRI, ortak özelliklerin çoğunda ve özellikle nihai LI-RADS kategorisinde CT'ye göre daha yüksek okuyucular arası uyum göstermiştir.

Çalışmanın desteklemediği sonuç: Bu veriler MRI'nın bütün hastalarda, bütün HCC senaryolarında veya bütün klinik merkezlerde CT'den kesin biçimde daha iyi olduğunu kanıtlamaz. Araştırma hasta sağkalımı, tedavi başarısı veya doğrudan MRI-versus-CT tanısal üstünlük deneyi değildir.

Yazarlar gelecekte daha güncel, daha geniş ve coğrafi açıdan daha çeşitli çalışma havuzlarıyla dış doğrulama yapılmasını; özellikle Asya'dan verilerin ve farklı deneyim seviyesindeki radyologların dahil edilmesini önermektedir. Ayrıca okuyucular arası uyumun eğitim yoluyla artırılması veya bazı LI-RADS kriterlerinin daha açık ve sade tanımlanması araştırılabilecek yaklaşımlar arasındadır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Inter-Reader Agreement for CT and MRI LI-RADS Version 2018: An Individual Participant Data Meta-Analysis

Yazarlar: S. Das; E. Lam; O. Muhn; S. Mahbub; D. Ansari; H. Osman; R. Awad; M. K. Al-Ghita; R. Thornhill; C. Walsh; M. M. G. Leeflang; H. Naringrekar; C. B. van der Pol; M. Alabousi; M. R. Bashir; A. F. Costa; B. Levis; J. Salameh; H. Kang; C. Clarke; D. R. Ludwig; M. D. Burgio; S. Lewis; T. J. Fraum; M. D. F. McInnes.

Eş katkı: S. Das ve E. Lam eş birinci yazar olarak belirtilmiştir.

Corresponding author: M. D. F. McInnes.

Dergi: Journal of Magnetic Resonance Imaging.

Yayınevi: Wiley Periodicals LLC, International Society for Magnetic Resonance in Medicine adına.

DOI: 10.1002/jmri.70467

Yayın türü: Research Article; retrospektif bireysel katılımcı verisi meta-analizi.

Yayın durumu: Version of Record / Publisher's PDF.

Gönderim süreci: Received 22 April 2026; Revised 9 July 2026; Accepted 12 July 2026.

Finansman: Çalışma Canadian Institutes of Health Research tarafından 469052 numaralı destek ile ve Radiological Society of North America tarafından desteklenmiştir.

Veri ve protokol: Araştırma LI-RADS Living Systematic Review and IPD Meta-Analysis Project verilerini kullanmıştır. Çalışma protokolünün Open Science Framework üzerinde bulunduğu kaynak makalede belirtilmektedir.

Raporlama çerçevesi: Çalışma PRISMA-IPD ve tanısal doğruluk sistematik incelemeleri için PRISMA-DTA raporlama ilkelerini izlemiştir.

Lisans notu: Kaynak dosyanın kurumsal kapak sayfasında CC BY ifadesi bulunurken yayıncı makale metni Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs lisansını belirtmektedir. Lisans bilgileri arasında tutarsızlık bulunduğundan Verianla TELİF/LİSANS GUARD kapsamında daha kısıtlayıcı CC BY-NC-ND koşulu esas alınmıştır. Bu Verianla metni kaynak makalenin doğrudan çevirisi veya uyarlanmış kopyası değildir; bilimsel olgular, yöntem ve sonuçlar bağımsız anlatımla yeniden açıklanmıştır. Kaynağın özgün şekilleri ve korunan görsel tasarımları kullanılmamıştır.

Temel yöntemsel sınırlılıklar: Beş çalışmayla sınırlı IPD havuzu; bazı düşük prevalanslı özelliklerde kappa paradoksu; bazı özelliklerde heterojenliğin hesaplanamaması; çalışma aramasının 2024 ile sınırlı olması; Kuzey Amerika ve Avrupa ağırlıklı veri; Asya popülasyonunun bulunmaması ve okuyucuların çoğunun uzman abdominal radyologlardan oluşması.

Bilimsel yorum sınırı: Sonuçlar okuyucular arası tekrarlanabilirliği ölçmektedir. MRI'nın CT karşısındaki genel klinik veya tanısal üstünlüğünü kanıtlayan randomize ya da doğrudan karşılaştırmalı bir çalışma olarak yorumlanmamalıdır.