Correlación entre hallazgos ecográficos y subtipos moleculares por histopatología e inmunohistoquímica en pacientes con cáncer de mama en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins del 2020 al 2023

• Autor: Ascarza Saldaña, Jhonnathan Ciro
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/14979
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/14979
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cáncer de Mama; Ecografía; Inmunohistoquímica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.03; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.12; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.21

El cáncer de mama constituye una de las neoplasias más prevalentes a nivel mundial y en nuestro país, donde actualmente no siempre se llega a determinar el subtipo molecular por inmunohistoquímica. Esto conlleva a tratamientos menos específicos y deja en evidencia la importancia de poder predecir los subtipos moleculares en base a características ecográficas para diagnósticos y tratamientos más oportunos. El objetivo del estudio: Determinar la correlación entre los hallazgos ecográficos y los subtipos moleculares por histopatología e inmunohistoquímica en pacientes con cáncer de mama en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins durante el periodo 2020-2023. Diseño del estudio: Transversal analítico retrospectivo tipo casos y controles. Población y muestra: Pacientes de sexo femenino con diagnóstico histopatológico e inmunohistoquímico de cáncer de mama con categorización molecular y ecografía, que hayan sido atendidas en el HNERM durante el periodo 2020-2023. Muestreo no probabilístico por conveniencia. Procedimientos y técnicas: La población total ingresará a una base de datos y se verificará que se cumplan los criterios de inclusión y exclusión mediante una ficha de recolección de datos. Análisis estadístico: Mediante el software SPSS versión 27 se tabularán las características ecográficas para correlacionar con los subtipos moleculares mediante la prueba chi cuadrado. Se hará análisis de regresión logística univariado y multivariado a las características ecográficas con diferencia estadísticamente significativa para identificar los signos ecográficos predictivos significativos y los predictores independientes de cada subtipo molecular. Se calcularán el Odds ratio con un intervalo de confianza del 95%, con valor de p<0,05.