El objetivo de esta revisión es aprender métodos para la identificación de las lesiones melanocíticas sospechosas de malignidad y así poder realizar una rápida derivación.
Para ello se expone de forma resumida en una sola imagen (fig. 1) el algoritmo más utilizado para la evaluación inicial de cualquier imagen dermatoscópica: el método diagnóstico en dos etapas. Contestando las preguntas encadenadas con las imágenes expuestas en el póster, se puede realizar una orientación diagnóstica rápida en un solo vistazo.
Algoritmo diagnóstico rápido para la evaluación inicial de imágenes dermatoscópicas en Atención Primaria: Diagnóstico en dos etapas en un solo vistazo1-11.
En este trabajo se muestra la clasificación de las lesiones pigmentadas de la piel en dos etapas. Una primera etapa que determina si se trata de una lesión melanocítica, cuando estas responden a un patón de clasificación (patrón reticular, globular, estrellado azul homogéneo o patrón paralelo) o no melanocíticas (queratosis seborreicas, carcinoma basocelular pigmentado, dermatofibroma y lesiones vasculares/angiomas)2.
Si se confirma que es una lesión melanocítica, se puede pasar a la segunda etapa para clasificarla de benigna, sospechosa o melanoma2,11. Para ello presentamos la aplicación de diferentes algoritmos diagnósticos: 1) regla ABCD (Asimetría, Bordes, Color, Determinadas estructuras); 2) método argenziano; 3) regla de los tres puntos y 4) regla de Menzies. Cada uno con una puntuación que indicará sospecha de malignidad y recomendación de exéresis.
ConclusionesEl uso del dermatoscopio aumenta un 25% la capacidad de realizar un diagnóstico correcto4 con una diferencia significativa entre la sensibilidad adquirida de forma únicamente visual (S.54.1%) frente al uso del dermatoscopio (S. 79.2%)11. La práctica de los diferentes algoritmos de clasificación es útil por la sencillez de su aprendizaje y su reproducibilidad, que reduce la variabilidad interprofesional.
La dermastocopia es una herramienta no invasiva, útil en la práctica clínica del médico de familia quien, mediante un entrenamiento adecuado sobre el manejo y aplicación de algoritmos, puede evitar el retraso o infradiagnóstico del melanoma3,4,11. Siendo así una técnica útil para clasificar los tumores cutáneos en malignos o benignos, e interpretar en qué momento debe extirparse una lesión sospechosa. Permite a su vez reducir el número de intervenciones sobre lesiones falsamente positivas, la morbilidad y las cicatrices11.
