O-014 - MODELO PREDICTIVO DE RESECCIÓN EN ADENOMAS DE HIPÓFISIS A PARTIR DE RMN PREOPERATORIA UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Hospital Universitari de Bellvitge, L´Hospitalet de Llobregat, España.
Introducción: La evaluación radiológica preoperatoria de los adenomas de hipófisis aporta una información crucial para asegurar una cirugía efectiva y segura. No obstante, durante décadas se ha discutido el impacto de las diferentes características radiológicas en la dificultad de alcanzar una resección completa.
Objetivos: Determinar el impacto de las distintas características radiológicas en la resección de los adenomas de hipófisis y crear un modelo predictivo.
Métodos: Se incluyeron en el estudio todos los adenomas intervenidos en nuestro centro en el periodo 2008-2015 y se analizaron las resonancias magnéticas preoperatoria y posoperatoria, así como factores clínicos y demográficos de los pacientes.
Resultados: Se analizaron 294 pacientes, 178 mujeres y 116 hombres con adenomas de hipófisis no funcionantes en el 65% de los casos y secretores en el 28%. Se consiguió una resección completa en el 54% de los casos, subtotal en el 18% y parcial en el 25%. De todas las variables analizadas, únicamente el grado de Knosp (OR, 0,60; IC95%, 0,46 -0,77; p < 0,001) y el volumen del adenoma (OR, 0,92; IC95%, 0,86 -0,98; p < 0,05) fueron variables independientes estadísticamente significativas respecto al grado de resección. A partir de estas variables y mediante una regresión logística ordinal se obtuvo un modelo predictivo de resección que combina el volumen del adenoma con el grado de la escala de Knosp.
Conclusiones: El volumen de los adenomas y la invasión del seno cavernoso, determinado con la escala de Knosp, son dos parámetros fácilmente obtenidos en las pruebas de imagen preoperatoria de los pacientes con adenomas de hipófisis, y que en combinación pueden ayudarnos a predecir la complejidad de la cirugía y la dificultad de alcanzar una resección completa.