99 - ESTIMACIÓN DEL RIESGO DE MALIGNIDAD DEL NÓDULO TIROIDEO POR SUBTIPOS HISTOLÓGICOS DE CÁNCER DE TIROIDES
1Endocrinología y Nutrición. Hospital Universitario de Puerto Real. 2Obstetricia y Ginecología. Hospital Universitario de Puerto Real.
Introducción: La calculadora del riesgo de malignidad del nódulo tiroideo, disponible en la página web de la SAEDYN, permite estimar el riesgo individualizado de cáncer de tiroides (CT).
Objetivos: Evaluar las diferencias en el riesgo estimado de malignidad (REM) entre los nódulos tiroideos benignos y los diferentes subtipos histológicos de cáncer de tiroides (CT).
Métodos: Estudio observacional retrospectivo que evalúa los resultados de 854 pacientes intervenidos por patología nodular tiroidea entre 2013 y 2021. Se analiza el REM entre los nódulos benignos (n = 694), cáncer folicular/células de Hürthle (n = 19), cáncer papilar clásico (n = 95), cáncer papilar variante folicular (n = 24), cáncer poco diferenciado, anaplásico o linfoma (n = 11) y otros tipos de CT (n = 11).
Resultados: Como prueba diagnóstica de CT, el REM presenta un área bajo la curva ROC de 0,92 (IC95%: 0,89-0,94), siendo el REM significativamente inferior en los nódulos benignos que los malignos (9,5 ± 16,2% vs. 47,2 ± 35,6%; p 40% (n = 147; 17,2%) fueron mayoritariamente malignos (n = 104; 70,7%), detectando esta puntuación el 65% de los cánceres y al 6,2% de los nódulos benignos. Entre cánceres, el REM fue significativamente inferior en los cánceres foliculares/Hürthle comparativamente con los pacientes con cáncer papilar (26,7 ± 28,2% vs. 61,8 ± 30,8; p < 0,001). Sin embargo, los nódulos con cáncer papilar variante folicular tenían menor REM que los nódulos con cáncer papilar clásico (45,5 ± 36,5% vs. 67,0 ± 29,1%; p = 0,002) y los nódulos con cáncer poco diferenciado, anaplásico o linfoma (27,0 ± 27,5% vs. 63,5 ± 28,6%; p < 0,001).
Conclusiones: La calculadora de riesgo de malignidad del nódulo tiroideo es una herramienta diagnóstica fiable, sencilla y rápida de utilizar, no invasiva y gratuita que, utilizando parámetros clínicos, analíticos y ecográficos, permite estimar el riesgo individualizado de CT.