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Mejorando la diferenciación entre la enfermedad de Behçet intestinal y la enfermedad de Crohn a través del análisis cuantitativo de tomografía computarizada

Autores: Li, Yuanqiu; Xiong, Ziman; Jiang, Yuchen; Shen, Yaqi; Hu, Xuemei; Hu, Daoyu; Li, Zhen

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Mejorando la diferenciación entre la enfermedad de Behçet intestinal y la enfermedad de Crohn a través del análisis cuantitativo de tomografía computarizada


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Enfermedad
Intestino
ETC
Composición corporal
DB
DC

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La enfermedad de Behçet (BD) se comporta de manera similar a la enfermedad de Crohn (CD) cuando el intestino está involucrado. La enterografía por tomografía computarizada (CTE) puede mostrar con precisión el compromiso intestinal y obtener datos de composición corporal. El objetivo de este estudio fue evaluar si la CTE podría mejorar la capacidad de distinguir entre la BD intestinal y la CD. Este estudio evaluó características clínicas, de laboratorio, endoscópicas y de CTE en la primera admisión. El análisis de la composición corporal se basó en la fase arterial de la CTE. Se seleccionaron las capas medias de los cuerpos vertebrales L1-L5. Los indicadores evaluados incluyeron: la relación de área de tejido adiposo visceral (VAT)/tejido adiposo subcutáneo (SAT) (VSR) en cada capa, la relación de volumen total de VAT/SAT, el cuartil de atenuación de VAT en cada capa y también se calculó el coeficiente de variación (CV) del área de VAT para cada paciente. Se desarrollaron dos modelos basados en los indicadores anteriores: uno era un modelo tradicional (edad, género, distribución de úlceras) y el otro era un modelo integral (edad, género, distribución de úlceras, compromiso del íleon proximal, engrosamiento asimétrico de la pared intestinal, estenosis intestinal, VSR y CV). Las áreas bajo la curva característica de operación del receptor (ROC) de los modelos tradicional (sensibilidad: 80.0%, especificidad: 81.0%) y comprensivo (sensibilidad: 95.0%, especificidad: 87.2%) fueron 0.862 y 0.941, respectivamente ( = 0.005).

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