Search

Aims and objectives Methods and materials Results Conclusion Personal information References, Aims and objectives: Breast cancer is one of the most common cancers in women worldwide with 1.7 million new incidents every year and 3.300 new cases every year in Norway. Early detection and reliable diagnosis have proven to be the key to survival, but imaging results...

Introduction: Inter-observer agreement among three mammography radiographers were evaluated using the PGMI classifications recommended in the quality assurance manual of the Norwegian Breast Cancer Screening Program (NBCSP). The three radiographers, both internal and external, had different experience in PGMI classification. Methods: Three radiographers, one internal experienced (A), one external experienced (B) and one internal inexperienced (C) in PGMI classification, independently classified MLO images from 120 examinations using the national guidelines for PGMI classification. The examinations were randomly selected from week 34 and 35 in 2010. The PGMI classifications were transformed into a numerical value: P=perfect=1; G=good=2; M=moderate good= 3; and I=inadequate=4. Cohen’s Kappa statistic was used to measure inter-observer agreement. Results: The kappa values were fair to moderate. Agreement of A vs. B, B vs. C, A vs. C were κ = 0.34, 0.44 and 0.45, respectively. The highest agreement was between the two internal radiographers (A vs. C) and the lowest between the two experienced PGMI radiographers (A vs. B). Conclusion: Different experiences, subjective opinions, and local variations regarding interpretation may influence the PGMI classification despite national guidelines. Our results indicate a lack of consequent use of the PGMI classification system. Training, examinations and exercise may be necessary to ensure uniform use of the PGMI classification. Bakgrunn: Kvalitetsforbedringsarbeid og kvalitetssikringsarbeid er en kontinuerlig prosess for å sikre og opprettholde høy kvalitet over tid. Til dette benyttes PGMI klassifisering. Hensikt: Finne ut om PGMI radiografene PGMI klassifiserer det samme settet med bilder forskjellig når de har forskjellige erfaringer, er interne og eksterne. Bildekriteriene fra kvalitetsmanualen til det norske mammografiprogrammet (MP) ble brukt. Materiale og metode: Et tilfeldig utvalg av 120 mammografiundersøkelser med fire bilder, 480 mammogrammer, fra uke 34 og 35 i 2010 ved mammografiscreeningen i Oslo ble klassifisert av tre PGMI radiografer, intern og med erfaring (A), ekstern og med erfaring (B) og intern og med liten erfaring i PGMI klassifiseringsarbeid (C). Bildene ble klassifisert etter følgende system: P=perfekt bilde=1, G=godt bilde=2, M=moderat godt bilde=3 og I=inadekvat bilde=4. Cohens kappa benyttes som statistisk metode for å beregne graden av samsvar mellom PGMI radiografene. Wilcoxon signed rank test benyttes for å analysere forskjeller i gjennomsnittsskåring mellom PGMI radiografene. Resultater: Samsvar mellom PGMI radiografene var κ= 0,40; 0,40; 0,44 for A vs. B, B vs. C og A vs. C, respektivt og klassifiseres som litt til moderat samsvar i henhold til kappa klassifiseringen. Det beste samsvaret var mellom de to interne PGMI radiografene (A og C). Det dårligste samsvaret var mellom de to erfarne PGMI radiografene (A og B). PGMI radiografenes bruk av klassifiseringen varierte fra p< 0,001 for A vs. B og A vs. C, mens p = 0,224 for B vs. C for alle bildene og p = 0,993 for B vs. C for MLO bildene. Konklusjon: Resultater indikerer en betydelig variasjon i klassifiseringen mellom PGMI radiografene, og at erfaring i PGMI klassifisering er av mindre betydning. Studien viser at det er behov for mer samkjøring og standardisert bruk av PGMI og et behov for revisjon og gjennomgang av kvalitetsmanualen. Master i Radiograf/Bioingeniør RAB395 MAMD-RAB

Learning objectives Background Imaging findings OR Procedure details Conclusion Personal Information References, Learning objectives: To illustrate the importance of the radiographer’s knowledge in planning and designing a mammography screening lab in order to maintain a high workflow, examining efficiently 12 women per hour including 2 views standard mammography with...

Purpose Methods and Materials Results Conclusion References Personal Information, Purpose: To determine number and variation of MLO mammogram deviations classified as “Moderate” at Full-Field Digital Mammograms (FFDM) in mammography...

Learning objectives Background Imaging findings OR Procedure details Conclusion Personal Information References, Learning objectives: How a model for Evidence Based Practice (EBP) developed for nursing can be transferred to the field of...