Validez del US en la predicción de metástasis en CLNs en pacientes con OSCC
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El carcinoma oral de células escamosas (CEC) es el tumor maligno más frecuente en el mundo a pesar de los avances en el diagnóstico y la imagen radiológica. La ecografía puede mejorar la precisión diagnóstica, pero los buenos resultados dependen de la pericia del operador. En este libro presentamos dos formas que pueden ayudar en la predicción de imágenes de ganglios linfáticos cervicales (GLC) metastásicos en pacientes con CCEO, independientemente de los criterios diagnósticos de la ecografía (US) y de la pericia del operador: 1. 1. Un modelo discriminante que depende de los crit...
El carcinoma oral de células escamosas (CEC) es el tumor maligno más frecuente en el mundo a pesar de los avances en el diagnóstico y la imagen radiológica. La ecografía puede mejorar la precisión diagnóstica, pero los buenos resultados dependen de la pericia del operador. En este libro presentamos dos formas que pueden ayudar en la predicción de imágenes de ganglios linfáticos cervicales (GLC) metastásicos en pacientes con CCEO, independientemente de los criterios diagnósticos de la ecografía (US) y de la pericia del operador: 1. 1. Un modelo discriminante que depende de los criterios ecográficos de predicción de metástasis más potentes. La ecuación del modelo proporciona al médico una guía probabilística fiable para el manejo de la metástasis en el LN cervical. Ayuda en el manejo de los NLC controvertidos en pacientes con metástasis de bajo riesgo para estar bajo observación en lugar de realizar biopsias posteriores y disecciones de cuello. 2. Un Código de Programación que funciona independientemente de los criterios diagnósticos de EE.UU. y de la experiencia del operador. La técnica del Código se basa en el centro del gráfico (C.O.G) en el eje Y del cálculo del histograma para el área ganglionar. Hasta donde sabemos, este podría ser el primer estudio que ha utilizado el C.O.G del histograma de la imagen para diagnosticar NLC metastásicos.
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