Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

MedImaging

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Radiografía RM Ultrasonido Medicina Nuclear Imaginología General TI en Imaginología Industria

TC del tórax ayuda a evaluar el riesgo de mortalidad en la EPOC

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 20 Apr 2021
Según un estudio nuevo, la tomografía computarizada (TC) de tórax, para identificar la composición de la grasa corporal, puede ayudar en la evaluación de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Investigadores de la Universidad de California en San Diego (UCSD; EUA), de la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins (JHU-SOM; Baltimore, MD, EUA), y otras instituciones, llevaron a cabo un análisis secundario de los datos de 2.994 participantes (edad media, 69 años; 1.551 mujeres) del Estudio Multiétnico de Aterosclerosis, que disponía de TC de tórax entre 2010 y 2012. Los participantes fueron analizados para determinar las áreas de tejido adiposo subcutáneo (SAT), de tejido adiposo intermuscular (IMAT) y de músculo pectoral (PM).

Imagen: TC axial de tórax que muestra las áreas PM, SAT e IMAT (puntas de flecha) (Fotografía cortesía de la RSNA)
Imagen: TC axial de tórax que muestra las áreas PM, SAT e IMAT (puntas de flecha) (Fotografía cortesía de la RSNA)

Se utilizaron evaluaciones de espirometría de los pacientes para establecer el diagnóstico de EPOC, y los datos de mortalidad se extrajeron del Índice Nacional de Muerte de EUA (abril de 2010 a diciembre de 2017). De los participantes del estudio, 265 padecían EPOC (9%); de estos, 49 (18%) murieron durante el seguimiento. Luego, los investigadores buscaron correlaciones entre los marcadores de tejidos blandos y el riesgo de mortalidad por EPOC. Los resultados revelaron que un mayor tejido adiposo subcutáneo se asoció con menores riesgos de mortalidad por todas las causas en los pacientes con EPOC, mientras que una mayor cantidad de tejido adiposo intermuscular se asoció con mayores tasas de mortalidad. El estudio fue publicado el 6 de abril de 2012 en la revista Radiology.

“En comparación con la cuantificación del tejido adiposo subcutáneo, el tejido adiposo intermuscular puede ser un mejor marcador para predecir la mortalidad por todas las causas en pacientes con EPOC, ya que es un indicador de otras comorbilidades subyacentes, como diabetes e hipertensión”, concluyeron el autor principal, Farhad Pishgar, MD, de la JHU y colegas. “En teoría, las evaluaciones de la composición corporal derivadas de la TC brindarían una oportunidad para intervenciones más tempranas en pacientes que enfrentan un mayor riesgo de eventos adversos para la salud”.

La EPOC es una enfermedad pulmonar debilitante que limita el flujo de aire hacia y desde los pulmones, provocando dificultad para respirar. A diferencia del asma, el flujo de aire característicamente bajo en las pruebas de función pulmonar es difícilmente reversible y se caracteriza por un empeoramiento repentino ocasional de los síntomas llamado exacerbaciones agudas, la mayoría de las cuales son causadas por infecciones o contaminación del aire. La EPOC generalmente es causada por partículas nocivas o gases, más comúnmente por fumar tabaco, que desencadenan una respuesta inflamatoria anormal en el pulmón.

Enlace relacionado:
Universidad de California en San Diego
Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins


New
Miembro Oro
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro
New
Transducer Covers
Surgi Intraoperative Covers
New
Opaque X-Ray Mobile Lead Barrier
2594M
New
Digital Radiographic System
OMNERA 300M

Últimas Radiografía noticias

Detector altamente sensible y plegable hace que la radiografía sea más segura

Nueva tecnología de detección de cáncer de mama podría ofrecer una alternativa superior a la mamografía

Inteligencia artificial predice con precisión el cáncer de mama años antes del diagnóstico