Aspectos destacados
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Introducción
La dermatoscopía ha demostrado ser una técnica diagnóstica no invasiva útil para el diagnóstico del melanoma cutáneo. Sin embargo, la precisión diagnóstica de la dermatoscopía depende significativamente del grado de experiencia de los observadores. 3 Se han descrito muchos algoritmos tratando de alcanzar un criterio estándar para la evaluación de patrones y estructuras dermatoscópicas. Además, la aplicación de algunos algoritmos podría llevar mucho tiempo, por lo que su eficiencia y fiabilidad en la práctica diaria podría ser inferior a la esperada.
Estudios previos han demostrado que la mayoría de los melanomas difieren de las lesiones melanocíticas benignas en el número de colores, la asimetría en los colores o estructuras y la presencia de algunas estructuras dermatoscópicas específicas del melanoma.
En base a estos hechos, realizamos un estudio para desarrollar un algoritmo dermatoscópico para el diagnóstico de melanoma que cumpliera con las siguientes características: precisión, máxima sensibilidad y especificidad para detectar melanoma cutáneo; independencia de la experiencia del observador en dermatoscopía; y más fácil de realizar en la práctica diaria que los algoritmos dermatoscópicos anteriores.
Objetivo
Proponer un algoritmo dermatoscópico simplificado para el diagnóstico de melanoma.
Material y métodos
Se realizó un análisis retrospectivo multicéntrico de 1.120 imágenes dermatoscópicas de tumores melanocíticos atípicos (320 melanomas y 800 no melanomas).
Se diseñó un algoritmo basado en policromía, asimetría en colores o estructuras y algunas estructuras específicas del melanoma. Se calculó un análisis de regresión logística univariante y multivariante para estimar los coeficientes de cada predictor potencial para el diagnóstico de melanoma.
Se desarrolló una puntuación basada en las evaluaciones dermatoscópicas realizadas por cuatro expertos ciegos al diagnóstico histológico.
Resultados
La mayoría de los melanomas tenían:
La puntuación PASS ≥3 tuvo una sensibilidad del 91,9 %, una especificidad del 87 % y una precisión diagnóstica del 88,4 % para el melanoma. El algoritmo PASS mostró un área bajo la curva (AUC) de 0,947 (IC 95% 0,935-0,959).
Imagen dermatoscópica de lesiones pigmentadas sospechosas con tres colores: marrón oscuro, marrón claro y blanco (1 punto); asimetría de colores y estructuras (1 punto); y red pigmentada atípica como estructura específica de melanoma (1 punto). La puntuación PASS fue 3. El diagnóstico histológico fue melanoma de extensión superficial in situ
Limitaciones
Este estudio fue retrospectivo. Una comparación entre los rendimientos de diferentes algoritmos dermatoscópicos es difícil debido a sus diseños.
Comentarios
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