Capacidad predictiva de malignidad de las escalas para evaluación de nódulo pulmonar en pacientes oncológicos en el instituto nacional de cancerología entre 2012 – 2022

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dc.contributor.advisorToledo Arenas, Jose Daniel
dc.contributor.advisorCarvajal, Carlos Andres
dc.contributor.authorMeza Cabrera, Maria del Mar
dc.contributor.authorCarvajal, Carlos Andres
dc.contributor.authorCallejas, Ana Milena
dc.contributor.authorLuis Eduardo, Ramirez Bejarano
dc.contributor.orcidRamirez Bejarano, Luis Eduardo (0000-0002-5945-5419)spa
dc.contributor.orcidCarvajal, Carlos Andres (0000-0001-5915-0052)spa
dc.contributor.orcidCallejas, Ana Milena (0000-0001-7917-0616)spa
dc.contributor.orcidMeza Cabrera, Maria del Mar ( 0000-0001-8273-6529)spa
dc.date.accessioned2024-01-25T15:35:24Z
dc.date.available2024-01-25T15:35:24Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractIntroducción: 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).spa
dc.description.abstractenglishIntroduction: 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.spa
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Cirugía del Tóraxspa
dc.description.sponsorshipUniversidad El Bosquespa
dc.description.sponsorshipInstituto Nacional de Cancerologíaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/12007
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Medicinaspa
dc.publisher.grantorUniversidad El Bosquespa
dc.publisher.programEspecialización en Cirugía del Tóraxspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectNódulo subsólidospa
dc.subjectNódulo en vidrio esmeriladospa
dc.subjectNódulo mixtospa
dc.subject.keywordsSubsolid nodulespa
dc.subject.keywordsGround glass nodulespa
dc.subject.keywordsMixed nodulespa
dc.subject.nlmWF 980
dc.titleCapacidad predictiva de malignidad de las escalas para evaluación de nódulo pulmonar en pacientes oncológicos en el instituto nacional de cancerología entre 2012 – 2022spa
dc.title.translatedMalignancy predictive capacity Scales for evaluating lung nodules in cancer patients at the National Institute of Cancerology between 2012 – 2022.spa
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónspa

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