Curva de aprendizaje para el diagnóstico ecográfico específico de masas anexiales

Abstract

Objetivo: Determinar el tiempo que requiere una curva de aprendizaje para diagnóstico ecográfico específico histopatológico en masas anexiales basándonos en cálculos estadísticos no influidos por la prevalencia según diferentes grados de experiencia. Métodos: Estudio observacional, descriptivo, transversal. Se estudiaron imágenes de 108 masas anexiales. La prueba estándar de oro fue el reporte histopatológico definitivo. Se comparó el rendimiento diagnóstico de 4 examinadores con la siguiente experiencia en diagnóstico ecográfico de patología anexial: A > 20 años, B ≤ 20 hasta > 10 años, C ≤ 10 hasta > 5 años y D ≤ 5 años, analizando solo imágenes y sin datos clínicos de las pacientes, para emitir un diagnóstico específico a libre escritura. Resultados: Prevalencia de masas malignas 17,2 % (15/87). Nivel de confianza en los examinadores se consideró según falta de respuesta diagnóstica: alto (<6 %) con experiencia de más de 10 años y moderado a bajo ≤ 10 años. Examinadores con más de 5 años siempre mostraron likelihood ratio positivo mayor a 10, exactitud diagnóstica mayor a 90 % y Odds ratio diagnóstica mayor a 46, no así para examinador con menor tiempo de experiencia, quién presentó resultados con mala utilidad clínica. El cambio de probabilidad de acierto específico pre-test a post-test mejoró consistentemente con los años de experiencia. Conclusión: Se necesitarían más de 10 años de experiencia con especial dedicación a ecografía ginecológica avanzada para un rendimiento diagnóstico específico deseado junto con alta confianza en ecografía de masas anexiales.Palabras claves: cáncer, ovario, masas anexiales, ecografía, curva de aprendizaje, experiencia, caracterización subjetiva, patrón de reconocimiento, diagnóstico específico.