Relationship between Risk of Malignancy Index (RMI) and Histopathology of Ovarian Tumors at RSPAL dr. Ramelan Surabaya - Daisy Maurent Thetrawan; Verna Biutifasari; Ketut Edy Sudiarta (Atma Jaya Catholic University of Indonesia, 2025)
Pendahuluan: Massa adneksa mengindikasikan berbagai kelainan baik yang berasal dari ginekologi atau non ginekologi dan dapat bersifat jinak maupun ganas, seperti kanker ovarium. Kanker ovarium merupakan kanker ginekologi yang memiliki prognosis terburuk dan menempati peringkat kedelapan penyebab kematian wanita di dunia. Lebih dari 70% pasien datang terdiagnosis pada stadium lanjut akibat tidak adanya keluhan penyerta. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan infrastruktur kesehatan seperti skrining deteksi dini, sehingga mendorong banyak peneliti menciptakan sebuah prediktor sederhana, salah satunya Risk of Malignancy Index (RMI). Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai RMI yang berkorelasi dengan histopatologi jaringan tumor untuk memprediksi keganasan tumor ovarium. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian potong lintang dengan teknik consecutive sampling. Besar sampel yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi berjumlah 42 sampel yang di peroleh dari data rekam medis pasien Departemen Obstetri dan Ginekologi RSPAL dr. Ramelan Surabaya periode Januari 2021 sampai Oktober 2023. Hasil: Pasien dengan kanker ovarium didominasi wanita postmenopause berusia 50–59 tahun. Risk of Malignancy Index dengan nilai cut-off <200 memiliki korelasi yang signifikan (p=0,026) dengan hasil histopatologi jaringan tumor ovarium. Hasil perhitungan statistik menunjukkan nilai sensitivitas RMI <200 sebesar 80% dan spesifisitas sebesar 55%. Nilai cut–off RMI di bawah area kurva (AUC) ROC sebesar 322 dengan sensitivitas sebesar 66,7% dan spesifisitas sebesar 59,3%. Hasil uji korelasi RMI dengan cut-off 322 memiliki p=0,107 yang menunjukkan korelasi tidak signifikan. Simpulan: Risk of Malignancy Index <200 memiliki korelasi signifikan dengan histopatologi tumor ovarium dengan sensitivitas 80% dan spesifisitas 55% dalam memprediksi keganasan tumor ovarium.