Capacidad predictiva de malignidad de las escalas para evaluación de nódulo pulmonar en pacientes oncológicos en el instituto nacional de cancerología entre 2012 – 2022
Introducción: Los nódulos pulmonares son un hallazgo común en las imágenes del tórax; su evaluación descarta etiología maligna para determinar el manejo posterior, ya sea seguimiento clínico, imagenológico o toma de biopsia. Existen múltiples escalas para predecir malignidad, la mayoría realizadas e...
- Autores:
-
Meza Cabrera, Maria del Mar
Carvajal, Carlos Andres
Callejas, Ana Milena
Luis Eduardo, Ramirez Bejarano
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/12007
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/12007
- Palabra clave:
- Nódulo subsólido
Nódulo en vidrio esmerilado
Nódulo mixto
Subsolid nodule
Ground glass nodule
Mixed nodule
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
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Introducción: Los nódulos pulmonares son un hallazgo común en las imágenes del tórax; su evaluación descarta etiología maligna para determinar el manejo posterior, ya sea seguimiento clínico, imagenológico o toma de biopsia. Existen múltiples escalas para predecir malignidad, la mayoría realizadas en pacientes con nódulos pulmonares incidentales, sin antecedente oncológico por lo que su aplicación en dichos pacientes no ha sido discutida. El objetivo es fue evaluar 5 escalas de predicción de malignidad en pacientes con antecedente oncológico. Materiales y métodos: Se realizo un estudio transversal analítico de pruebas diagnósticas. Los datos se recopilaron retrospectivamente, se tomaron todos los pacientes con antecedente oncológico que fueron llevados a resección de uno o múltiples nódulos pulmonares en el periodo del 2012 al 2022 en el Instituto Nacional de Cancerología; se recopilaron datos de la historia clínica y se digitó la información en la plataforma RedCAp, con revisión de cada uno de los datos a cargo de tutorías definidas por el Instituto Nacional de Cancerología. Se utilizo software R, para los análisis estadísticos. Resultados: De 180 pacientes incluidos en el estudio , el 61.1% fueron mujeres, la edad promedio fue de 56 años y el antecedente oncológico más frecuente fue el cáncer de tejidos blandos con un 34.4%. En relación a la etiología,123 fueron malignos (68,4%), el hallazgo histopatológico más frecuente correspondió a metástasis con un 57% y 11.1% fue adenocarcinoma primario de pulmón. Conclusión: El análisis de regresión logística para el cálculo de OR ajustados y no ajustados demostró que el modelo bayesiano fue el que mejor rendimiento tuvo en descartar malignidad con un LR (-) de 0,18 (p 0.025). Las características del nódulo que mayor correlación tuvieron con malignidad fueron tener un tamaño mayor de 8 mm (OR 2.64) y observar más de 2 nódulos (OR 2.191). |
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El objetivo es fue evaluar 5 escalas de predicción de malignidad en pacientes con antecedente oncológico. Materiales y métodos: Se realizo un estudio transversal analítico de pruebas diagnósticas. Los datos se recopilaron retrospectivamente, se tomaron todos los pacientes con antecedente oncológico que fueron llevados a resección de uno o múltiples nódulos pulmonares en el periodo del 2012 al 2022 en el Instituto Nacional de Cancerología; se recopilaron datos de la historia clínica y se digitó la información en la plataforma RedCAp, con revisión de cada uno de los datos a cargo de tutorías definidas por el Instituto Nacional de Cancerología. Se utilizo software R, para los análisis estadísticos. Resultados: De 180 pacientes incluidos en el estudio , el 61.1% fueron mujeres, la edad promedio fue de 56 años y el antecedente oncológico más frecuente fue el cáncer de tejidos blandos con un 34.4%. En relación a la etiología,123 fueron malignos (68,4%), el hallazgo histopatológico más frecuente correspondió a metástasis con un 57% y 11.1% fue adenocarcinoma primario de pulmón. Conclusión: El análisis de regresión logística para el cálculo de OR ajustados y no ajustados demostró que el modelo bayesiano fue el que mejor rendimiento tuvo en descartar malignidad con un LR (-) de 0,18 (p 0.025). Las características del nódulo que mayor correlación tuvieron con malignidad fueron tener un tamaño mayor de 8 mm (OR 2.64) y observar más de 2 nódulos (OR 2.191).Universidad El BosqueInstituto Nacional de CancerologíaEspecialista en Cirugía del TóraxEspecializaciónIntroduction: Pulmonary nodules are a common radiological finding in chest CT; The objective of its evaluation is to rule out its malignant etiology through prediction scales which can determine subsequent management, whether clinical follow-up, imaging, or biopsy. There are multiple scales to predict malignancy, most of them performed in patients with incidental pulmonary nodules without a history of cancer, so their application in these patients has not been discussed. Materials and methods: A cross-sectional analytical study of diagnostic tests was carried out. All patients with a history of oncology who underwent resection of a solitary o multiple lung nodule in the period from 2012 to 2022 at the National Institute of Cancerology were retrospectively collected from the SAP clinical history and entered in the RedCAp format. The database was entered into R software, where statistical analyzes were performed. Results: Of the 180 patients included in the study who underwent surgical resection, 61.1% were women, with an average age of 56 years; the most common oncological antecedent was soft tissue cancer with 34.4%; in relation to the etiology, 123 were malignant (68.4%), the most frequent histopathological finding was metastasis with 57% of the cases ,and was found that primary lung adenocarcinoma was presented in 11.1% of the analyzed cases. Conclusion: Logistic regression analysis for calculating adjusted and unadjusted ORs analysis showed that the Bayesian model had the best performance in predicting malignancy with statistical significance (p 0.004), additionally having a size greater than 8 mm (OR 2.64) and more than 2 nodules (OR 2.191) increased the malignancy probability.application/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Nódulo subsólidoNódulo en vidrio esmeriladoNódulo mixtoSubsolid noduleGround glass noduleMixed noduleWF 980Capacidad predictiva de malignidad de las escalas para evaluación de nódulo pulmonar en pacientes oncológicos en el instituto nacional de cancerología entre 2012 – 2022Malignancy predictive capacity Scales for evaluating lung nodules in cancer patients at the National Institute of Cancerology between 2012 – 2022.Especialización en Cirugía del TóraxUniversidad El BosqueFacultad de MedicinaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfCapacidad predictiva de malignidad de las escalas para evaluación de nódulo pulmonar en pacientes oncológicos en el instituto nacional de cancerología entre 2012 – 2022application/pdf771452https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/952bda5a-6ba8-432b-a9f8-e72ec1f8985c/download69831821e5c116fadbb33396016a93ffMD51CC-LICENSEAutorizacion de uso de tesis y trabajos de grado a favor de la UEB.pdfAutorizacion de uso de tesis y trabajos de grado a favor de la UEB.pdfCarta de autorizaciónapplication/pdf338536https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/57a67225-4f7e-46e0-bf3d-e702ad16064a/download3f41ca3fd04318830049021d1f307679MD52THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6331https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/a4b8d73b-54e9-4269-ae64-3f1bfd0bf5f7/download7df1219ce7be84e1b249a8dd6b7ebc3fMD53TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain79217https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/bf65ce0e-8048-49f6-9bac-0c8664215613/download04f99d368d4292218c9e94d9dd836f1bMD5420.500.12495/12007oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/120072024-02-07 03:48:49.968http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalopen.accesshttps://repositorio.unbosque.edu.coRepositorio Institucional Universidad El Bosquebibliotecas@biteca.com |