Utilidad diagnóstica de la ecografía en la evaluación de masas anexiales Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins 2016
Descripción del Articulo
El objetivo fue determinar la utilidad diagnóstica de la ecografía en la diferenciación de masas anexiales benignas y malignas. Se realizó un estudio observacional, analítico retroprospectivo y de corte transversal que incluyó todas las pacientes con diagnóstico ecográfico de masa anexial que fueron...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2018 |
Institución: | Universidad de San Martín de Porres |
Repositorio: | USMP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/3941 |
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Navarrete Mejía, Pedro JavierRafael Mucha, Gladys PatriciaRafael Mucha, Gladys Patricia2018-09-26T14:01:14Z2018-09-26T14:01:14Z2018https://hdl.handle.net/20.500.12727/3941El objetivo fue determinar la utilidad diagnóstica de la ecografía en la diferenciación de masas anexiales benignas y malignas. Se realizó un estudio observacional, analítico retroprospectivo y de corte transversal que incluyó todas las pacientes con diagnóstico ecográfico de masa anexial que fueron sometidas a tratamiento quirúrgico en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins durante el año 2016. Se incluyeron 193 pacientes, se halló que la edad media de las pacientes fue de 45.6 años, tuvieron un tiempo de enfermedad promedio de 1.75 años; el dolor fue el síntoma principal y estuvo presente en el 74.6% (144/193) de los casos. Se encontró que el 82.4% (159) correspondió a patología benigna y el 17.6% (34/193), maligna (cáncer de ovario y tumores en el borde de la malignidad). El 76.47% de la patología maligna correspondió a tumores de estirpe epitelial. Se encontró que la ecografía tuvo un valor predictivo positivo de 47.62%, valor predictivo negativo de 96.92%, sensibilidad de 88.23%y una especificidad de 79.25%; además, se encontró una razón de verosimilitud positiva y negativa de 4.25 y -0.09, respectivamente. Se concluye que la ecografía es un examen útil para diferenciar masas anexiales benignas y malignas; por su alto VPN es un arma fundamental en la evaluación de la masa anexial.62 p.spaUniversidad de San Martín de PorresPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/REPOSITORIO ACADÉMICO USMPUniversidad de San Martín de Porres – USMPreponame:USMP-Institucionalinstname:Universidad de San Martín de Porresinstacron:USMPUltrasonografíaNeoplasias ováricas618.1 - Ginecologíahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.00Utilidad diagnóstica de la ecografía en la evaluación de masas anexiales Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins 2016info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en MedicinaUniversidad de San Martín de Porres. Facultad de Medicina Humana. Sección de PosgradoGinecología y Obstetriciahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8255https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/3941/2/license.txt19c802c5bfcf4b4a5d4125de9910c135MD52ORIGINALrafael_mgp.pdfrafael_mgp.pdfTexto completoapplication/pdf1152156https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/3941/3/rafael_mgp.pdf070848ef9de8b7dfb236a1d61ba6038cMD53TEXTrafael_mgp.pdf.txtrafael_mgp.pdf.txtExtracted texttext/plain90611https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/3941/4/rafael_mgp.pdf.txt7ee66f42731e3e7fe41ac297a66986f3MD54THUMBNAILrafael_mgp.pdf.jpgrafael_mgp.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5021https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/3941/5/rafael_mgp.pdf.jpg8747d70880edf8296333c881eeac7fc3MD5520.500.12727/3941oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/39412020-01-03 02:04:52.181REPOSITORIO ACADEMICO USMPrepositorio@usmp.peTG9zIHVzb3MgY29tZXJjaWFsZXMgeSBsYSBlbGFib3JhY2nDs24gZGUgb2JyYXMgZGVyaXZhZGFzIHBvciBwYXJ0ZQpkZSB0ZXJjZXJvcyBkZXBlbmRlcsOhbiBkZSBsYXMgbGljZW5jaWFzIENyZWF0aXZlIENvbW1vbnMgb3RvcmdhZGFzCmluZGl2aWR1YWxtZW50ZSBwb3IgZWwgdGl0dWxhciBkZSBsYSBvYnJhIGFsIGF1dG9yaXphciBsYQpwdWJsaWNhY2nDs24gZGUgc3VzIG9icmFzIGVuIGVsIFJFUE9TSVRPUklPIEFDQUTDiU1JQ08gVVNNUC4K |
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