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La TC mostró una imagen descrita como colección serohemática residual, no sospechosa de infección. La GLM-SPECT/TC, sin embargo, demostró depósito de leucocitos en el área de sospecha, compartible con infección (flechas blancas). Se trata, por tanto, de un falso positivo de la gammagrafía.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "M. de la Rubia-Marcos, P. García-Alonso, C. Mena-Melgar, B. Tagliatori-Nogueira, A. Herrero-Muñoz, C. Sandoval-Moreno, C. Paniagua-Correa, L. Castillejos-Rodríguez, A. Ortega-Valle, M.A. Balsa-Bretón" "autores" => array:10 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "M." "apellidos" => "de la Rubia-Marcos" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "P." "apellidos" => "García-Alonso" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "C." "apellidos" => "Mena-Melgar" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "B." "apellidos" => "Tagliatori-Nogueira" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "A." "apellidos" => "Herrero-Muñoz" ] 5 => array:2 [ "nombre" => "C." 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Según Solans et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>, estudios realizados para el año 2020 en España se diagnosticarán 17.950 casos nuevos de neoplasias linfoide, de los cuales 3.025 serán LBDCG.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El tipo más común de LBDCG, es el conocido como no especificado, representa el 80-85% de todos los casos, muestra características morfológicas, clínicas, biológicas y de respuesta al tratamiento muy heterogéneas, por lo que se considera una enfermedad agresiva. Por lo general los pacientes diagnosticados con esta enfermedad suelen presentar linfadenopatía de rápido crecimiento y síntomas constitucionales, requiriendo tratamiento inmediato. El tratamiento inicial más común es la quimioinmunoterapia con R-CHOP (rituximab, ciclofosfamida, doxorrubicina, vincristina y prednisona), que consigue una tasa de curación del 60-70% a nivel mundial, sin embargo, un porcentaje de pacientes de 30-40%, serán refractarios a este tratamiento o recurrirán los dos primeros años. Desafortunadamente, aquellos pacientes que presentan una enfermedad refractaria al tratamiento inicial, o que recaen después de alcanzar la remisión, los resultados son particularmente deficientes, con quimioterapia de dosis alta y trasplante autólogo de células madre, alcanzando remisiones a largo plazo en sólo una minoría de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-fluorodesoxiglucosa (<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC) se recomienda como el estándar de oro para la estadificación y la evaluación de la respuesta al tratamiento en pacientes con LBDCG<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">5,6</span></a>. Además, debido al alto índice de mortalidad que presentan estos pacientes, se han realizado varios estudios con la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC para valorar el metabolismo de una lesión de forma completa, a través de parámetros volumétricos, los más frecuentes utilizados son el volumen metabólico tumoral (VMT) y la glicólisis total de la lesión (TLG), los cuales reflejan de una forma más adecuada la carga tumoral que presentan los pacientes.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hoy en día en la literatura podemos encontrar varios estudios que concluyen que el VMT y la TLG se relacionan significativamente con parámetros clínicos como la supervivencia global (SG) y la supervivencia libre de progresión (SLP) en los pacientes diagnosticados con LBDCG, ya que, los pacientes con volúmenes metabólicos altos tienen más riesgo de progresar, de presentar eventos adversos y de morir por eventos relacionados con su enfermedad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">7–10</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de que se ha demostrado la importancia de los parámetros volumétricos para el pronóstico de los pacientes con LBDCG, no existe un método estandarizado para medirlos. Sin embargo, en la práctica clínica el método más utilizado, por su simplicidad y por su amplia disponibilidad, consiste en utilizar umbrales basados en el valor de captación estandarizado (SUV) para segmentar los tumores, entre ellos un umbral SUV fijo (en muchas ocasiones SUV 2,5), un umbral dependiente del SUV máximo del interior del volúmen de interés (VOI) (normalmente un porcentaje) y un umbral dependiente de un factor fisiológico del paciente (SUV máximo o medio mediastínico, SUV máximo o medio hepático o algún valor dependiente de ellos)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno de estos umbrales han demostrado una clara superioridad sobre los demás, por un lado, utilizar el umbral SUV 2,5 para delimitar una lesión puede sobrestimar de forma clara el volumen tumoral, debido a que el fondo periférico del tumor, es decir, las regiones no tumorales, se incluye en el volumen del tumor, sobre todo en los tumores que tienen una elevada actividad metabólica (que provoca mayor artefacto por volumen parcial) o en tumores situados en órganos con elevada actividad fisiológica, en los que este método de segmentación no es adecuado<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">12,13</span></a>. Por otro lado, utilizar un umbral basado en el porcentaje del SUV máximo, por lo general 40% puede sobrestimar el volumen tumoral al delimitar lesiones con metabolismo moderado o bajo, ya que el umbral desciende e incluye más cantidad de tejido sano, siendo fundamentalmente problemático en tumores localizados en tejidos con captación fisiológica o en tumores con moderado o bajo metabolismo en cualquier localización. El umbral dependiente de un factor fisiológico del paciente (SUV máximo o medio mediastínico, SUV máximo o medio hepático) tiene la ventaja de corregir parcialmente los artefactos que puede presentar el valor de captación estandarizado normalizado por el peso del paciente (SUV bw) que afectan tanto al tumor como al umbral, de modo que se realiza un cálculo más personalizado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque todos los umbrales discutidos tienen sus propias limitaciones, es necesario normalizar la forma de cálculo de los parámetros metabólicos para aplicar con mayor eficacia su información en la práctica clínica, debido a que pueden ayudar a definir la respuesta al tratamiento y el resultado clínico en estos pacientes, ofreciendo datos muy relevantes para predecir con exactitud en qué pacientes es más probable que fracase un tratamiento, cuáles van a recidivar con mayor probabilidad y, en definitiva, cuáles podrían beneficiarse de un tratamiento más intensivo.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este estudio fue evaluar los diferentes métodos para el cálculo del volumen metabólico tumoral basal en los pacientes con LBDCG relacionando cada uno de los volúmenes con la SG y la SLP.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y método</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Diseño del estudio</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizó un estudio retrospectivo de observación, previa autorización de un comité ético.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Población a estudio</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyó a los pacientes diagnosticados con LBDCG del servicio de hematología sometidos a un <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC basal previo al tratamiento entre enero de 2012 y junio de 2017.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los criterios de inclusión fueron:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">LBDCG confirmado histológicamente.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC realizada previo al tratamiento.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tener enfermedad tumoral medible.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Seguimiento mínimo de dos años.</p></li></ul></p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los criterios de exclusión fueron:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Antecedentes de otra neoplasia maligna concomitante.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No se realizó <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC previo al tratamiento.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No tener enfermedad tumoral medible.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pacientes perdidos en el seguimiento.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Seguimiento menos de dos años.</p></li></ul></p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Técnicas de estudio. Radiotrazador, protocolo de imagen y procesado</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la realización de la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC se citó a los pacientes con diagnóstico de LBDCG en el Servicio de Medicina Nuclear. Previo a la obtención de la prueba todos los pacientes firmaron el consentimiento informado.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recomendó un ayuno de seis horas previo a la inyección del radiotrazador. En todos los pacientes se registró el nivel de glucemia, aquellos que presentaban una glucemia superior a 180 mg/dL se les administró suero salino fisiológico entre 250 y 1.000 mL para reducir dichos niveles y aquellos pacientes que presentaban un valor de glucemia persistentemente elevado se reprogramó la prueba para otro día. Además, se registró talla y peso de cada paciente en la fecha del estudio.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se canalizó una vía periférica y se administró ajustado al peso entre 350 y 400 MBq de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG por vía intravenosa. Para calcular la dosis total administrada a cada paciente se midió la actividad en la jeringa antes y después de la inyección del el radiotrazador.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras la administración del radiotrazador los pacientes permanecieron en reposo en una habitación durante 50-60 minutos, se proporcionó hidratación oral y tras el reposo se indicó vaciar la vejiga antes de iniciar el estudio, con el fin de reducir la actividad fisiológica del tracto urinario, ya que no se realizó sondaje vesical de las pacientes ni lavado vesical.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La adquisición del estudio PET/TC se realizó en un equipo multimodal Siemens Biograph 6 (Biograph; Siemens, Erlangen, Alemania). Se adquirió primero la tomografía computarizada (TC), utilizando un equipo multidetector helicoidal de seis cortes, grosor de corte 5 mm, 110 kV y un miliamperaje modulado hasta un máximo de 85 mAs. La TC se realizó para la corrección de la atenuación y para el análisis anatómico y estructural. No se administró contraste intravenoso ni vía oral. El estudio TC se adquirió desde el vértex craneal hasta incluir el tercio proximal de los muslos en dirección cráneo caudal con los brazos hacia arriba para evitar artefactos en la zona del tórax, abdomen o la pelvis. Posteriormente se adquirió el estudio PET en siete u ocho campos durante cuatro minutos por cada posición de camilla (4 min/bed) teniendo la misma extensión que el TC y con los brazos hacia arriba.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las imágenes se reconstruyeron mediante un algoritmo de maximización de la esperanza con subconjuntos ordenados (OSEM), con cuatro iteraciones y ocho subconjuntos.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Interpretación de imágenes</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios con la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC fueron interpretados por dos médicos nucleares, en una estación de trabajo Leonardo (Siemens) y analizadas con el programa Syngo.via (Siemens Healthineers).</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se valoró la presencia de lesiones sospechosas que correspondían a afectaciones por linfoma. Tras la interpretación de las imágenes se procedió a la cuantificación metabólica de las lesiones.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez delimitado visualmente el límite metabólico y/o anatómico del tumor corte por corte en plano axial, coronal y sagital se procedió a la creación manual de uno o varios volúmenes de interés (VOI) externos que delimitaron todas las lesiones hasta incluir todas las que presentaban un aumento del metabolismo glucídico que correspondan a las características de su diagnóstico, evitando que se incluyeran estructuras no tumorales que pueden captar fisiológicamente como el ventrículo izquierdo, uréteres, vejiga y sistema intestinal.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El software utilizado suma los volúmenes de los voxels cuya actividad radiactiva medida en SUV se encuentra por encima del umbral que se haya seleccionado, dándonos un resultado en cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, que es el valor correspondiente al VMT y a la TLG<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Umbrales utilizados</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los umbrales utilizados para el cálculo de los volúmenes metabólicos tumorales fueron<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Umbral 2,5: Al utilizar este umbral se calcula el volumen del tumor cuya actividad metabólica es mayor de SUV 2,5 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0055"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Umbral 40%: Al utilizar este umbral se calcula el volumen del tumor, cuya actividad metabólica es mayor al 40% del SUVmáx de la lesión (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0060"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Umbral PERCIST: Se utilizó como umbral el SUV bw medio más dos desviaciones estándar de una esfera de 3 cm de diámetro centrada en el segmento VIII del lóbulo hepático derecho (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></li></ul></p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">VMT y TLG: Una vez creados los VOIs se calcularon los siguientes parámetros para cada lesión:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0065"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">VMT 2,5: Volumen de tumor en cm<span class="elsevierStyleSup">3</span> cuya actividad metabólica sea mayor de 2,5.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0070"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">TLG 2,5: VMT 2,5 multiplicado por el SUV medio medido en la propia lesión.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0075"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">VMT 40%: Volumen de tumor en cm<span class="elsevierStyleSup">3</span> cuya actividad metabólica sea mayor al 40% del SUV máx de la lesión.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0080"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">TLG 40%: VMT 40% multiplicado por el SUV medio medido en la propia lesión.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0085"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">VMT calculado con el umbral PERCIST: Volumen de tumor en cm<span class="elsevierStyleSup">3</span> cuya actividad metabólica sea mayor que el umbral PERCIST.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0090"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">TLG calculado con el umbral PERCIST: VMT calculado con el umbral PERCIST multiplicado por el SUV medio medido en la propia lesión.</p></li></ul></p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Análisis estadístico</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha realizado una descriptiva de las variables cuantitativas, se utilizó la mediana, percentiles 25, 75, valores mínimo y máximo, así como las frecuencias absolutas y relativas para las variables cualitativas.</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha analizado la SLP, la cual se define como el tiempo transcurrido desde el diagnóstico, es decir fecha de la primera <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC (<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC, cualquier lesión nueva o incremento del > 50% de los sitios afectados con respecto al nadir) hasta la progresión de la enfermedad o la muerte por cualquier causa. Se añadió un día más a la fecha de progresión en aquellos pacientes que progresan el mismo día que se les realiza el PET/TC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>.</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo, se ha analizado la SG, la cual se define como la duración del tiempo desde la fecha del diagnóstico hasta el fallecimiento de la paciente por cualquier causa. En nuestro caso desde la fecha del primer estudio con la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC hasta la muerte del paciente.</p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mediana de seguimiento se estimó mediante el enfoque inverso de Kaplan-Meier. Las curvas de supervivencia se estimaron mediante el método de Kaplan-Meier.</p><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis univariable de los parámetros de la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC se realizó con el modelo de regresión de Cox y con su medida asociación, que es la Hazard Ratio (HR), junto a sus correspondientes intervalos de confianza al 95%.</p><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para facilitar la comprensión e interpretación de algunos parámetros, cuya escala es muy amplia, se obtuvieron sus valores en logaritmo en base 2, de forma que el HR representa el incremento de riesgo cada vez que el valor se duplica. Se estableció un nivel de significación estadística ≤ 0,05.</p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la comparación entre los modelos de una herramienta para la selección del modelo, se utilizó el criterio de información de Akaike (AIC). El modelo que tiene el mínimo AIC es la mejor.</p><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los análisis estadísticos se llevaron a cabo utilizando el software Stata (Versión 15) e IBM SPSS (Versión 24).</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Resultados</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De un total de 46 pacientes, 34 fueron incluidos en este estudio. Un paciente fue excluido porque presentaba otro cáncer. Dos pacientes fueron excluidos por pérdida en el seguimiento, otros tres pacientes se descartaron por no tener enfermedad tumoral medible y seis pacientes se retiraron porque carecían de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC en el momento del diagnóstico.</p><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La edad media fue de 61 años, siendo 22 pacientes varones y 12 mujeres; 11 pacientes se incluyeron dentro del estadio IVB de Ann Arbor; 20 pacientes recibieron tratamiento quimioterápico con el esquema R-CHOP. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se enumeran las características del paciente.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mediana de seguimiento obtenida por medio de Kaplan-Meier inverso fue de 42,7 meses.</p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis univariable con relación a la supervivencia general, se muestran diferencias estadísticamente significativas: VMT 2,5, VMT y TLG calculados con el umbral PERCIST. En todos ellos, un mayor valor, se asocia a peor supervivencia general.</p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis univariable con respecto a la supervivencia libre de progresión, se muestran diferencias estadísticamente significativas: VMT 2,5, TLG 2,5, VMT 40%, TLG 40%, VMT y TLG calculados con el umbral PERCIST. En todos ellos, un mayor valor, se asocia a peor SLP.</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se resumen respectivamente el análisis univariable de los factores pronósticos para la SG y la SLP. Se realizó una transformación log2 para facilitar la interpretación de los resultados.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se aplicó el AIC para todos los VMT y TLG, estadísticamente significativos tanto para la SLP como para la SG, mostrando un valor de AIC menor en el VMT 2,5, considerándose así el mejor parámetro. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>, se resumen respectivamente los criterios AIC para la SLP y la SG. Se realizó una transformación log2 para facilitar la interpretación de los resultados.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se elaboró la curva Kaplan-Meier para SG, en la que podemos observar que a los seis meses la función de supervivencia es de 88%, a los 12 meses es de 76%, a los 24 meses es de 73% y a partir de los 36 meses se mantiene la curva de supervivencia con un 70%.</p><p id="par0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se elaboró la curva Kaplan-Meier para SLP, en la que podemos observar que a los seis meses la función de supervivencia es de 70%, a los 12 meses es de 67% y a partir de los 24 meses se mantiene la curva de supervivencia con un 55%.</p><p id="par0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> a y b se visualizan las curvas de Kaplan-Meier, para la SG y la SLP.</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Discusión</span><p id="par0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestros hallazgos muestran que, al evaluar los tres métodos o umbrales para el cálculo de los parámetros volumétricos, el VMT calculado con el umbral SUV 2,5 es el mejor indicador pronóstico para los pacientes diagnosticados con LBDCG, además, nos indica que, a mayor carga metabólica previa al tratamiento, peor será la supervivencia en estos pacientes.</p><p id="par0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En algunos estudios se ha podido concluir que los parámetros metabólicos, ya sea, el VMT o la TLG son predictores de la supervivencia en los pacientes con LBDCG. En relación con la TLG, se evidenció en un estudio de 140 pacientes con diagnóstico de LBDCG a los que se les realizó la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC antes del tratamiento con R- CHOP, concluyendo que la TLG calculada con el umbral SUV 25%, 50% y 75% es predictiva para la SG y SLP en estos pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>, en otro estudio de 84 pacientes con LBDCG, en el que se sometieron a la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC antes y después del segundo ciclo y tras finalización del tratamiento con de R-CHOP, mostró que la TLG calculada con el umbral dependiente de la absorción hepática (PERCIST) predice la SLP<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>.</p><p id="par0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto al VMT, en un estudio de 147 pacientes diagnosticados con LBDCG, a quienes se les realizó la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC antes y después de dos ciclos de R-CHOP, determinándose que el VMT basal calculado con el umbral SUV 2,5 es un factor pronóstico importante en la SLP<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>, en otro estudio en el que se evaluó a 169 pacientes con LBDCG en estadio Ann Arbor II y III a los que se les realizó la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC antes del R-CHOP, se observó que el VMT calculado con el umbral SUV 2,5 era un predictor de la SLP y SG<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. En contraste a lo anterior mencionado, en un estudio de 147 pacientes diagnosticados con LBDCG se demostró que el VMT se calculó con el umbral SUV 2,5, 41% del SUVmáximo y un umbral dependiente de la absorción hepática (PERCIST), en el que se expuso que el VMT basal era pronóstico independiente del método utilizado, aunque se determinó que el umbral SUV 2,5 tuvo un grado de acuerdo intraobservador alto y su uso fue sencillo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>, en estudios con pacientes diagnosticados de linfoma Hodgkin y linfoma de células T, se evaluó los umbrales para el cálculo del VMT revelando que no fueron estadísticamente significativos en términos de pronóstico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">23,24</span></a>.</p><p id="par0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la literatura publicada hasta la fecha no se ha determinado un método estandarizado para el cálculo del VMT y la TLG, siendo importante determinar el un umbral óptimo para el cálculo de los parámetros volumétricos, tomando en cuenta principalmente el valor pronóstico, su fácil aplicación y la reproducibilidad del mismo para el uso clínico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>.</p><p id="par0325" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hoy en día, la cuantificación metabólica está evolucionando y los métodos de segmentación basados en umbrales son lo más factibles para el cálculo de estos parámetros, ya que, en casi todos los equipos PET/TC están disponibles, son fáciles de calcular y han demostrado ser predictores pronósticos. Aunque en la práctica clínica esta información no se considera, es necesario conocerlos e incluirlos debido a la valiosa información que proporcionan, ya que nos permite conocer el pronóstico del paciente, además, es necesario que los médicos peticionarios comprendan su significado y la consideren en el momento de la elección del tratamiento, puesto que al ser tomada en cuenta se podría modificar el tratamiento o seguimiento de aquellos pacientes con mayor probabilidad de presentar recidiva o progresión en un corto periodo de tiempo, aunque aún no existen suficientes pruebas para modificar el tratamiento de los pacientes utilizando los parámetros metabólicos.</p><p id="par0330" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las limitaciones de este estudio residen en el limitado número de pacientes para un único centro y que se trata de un estudio retrospectivo. Sería por tanto necesario realizar estudios prospectivos para poder validar los resultados de este estudio. Además, se deberían investigar métodos de segmentación basados en umbrales más avanzados que tengan en cuenta la actividad de fondo y/o la relación señal/fondo, ya que podrían mejorar la delineación y hacerla menos dependiente de la delineación inicial de VOI<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>.</p><p id="par0335" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, el VMT calculado con el umbral SUV 2,5 parece ser el mejor parámetro para predecir la SLP y la SG en los pacientes diagnosticados con LBDCG con el <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Contribuciones del autor</span><p id="par0340" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores contribuyeron a la concepción y diseño del estudio. La preparación del material, la recopilación de datos y el análisis fueron realizados por S. Guzmán Ortiz, J. Mucientes Rasilla, J. Vargas Núñez, A. Royuela, B. Navarro Matilla, M. Mitjavila Casanova. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Aprobación ética</span><p id="par0345" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El equipo queda sujeto al compromiso de confidencialidad en el manejo de los datos personales de los pacientes y no se aprecian ningún impedimento de tipo ético o legal para la realización del estudio.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Disponibilidad de datos</span><p id="par0350" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los conjuntos de datos generados durante y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a solicitud razonable.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Conflicto de intereses</span><p id="par0355" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que no tienen conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:13 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1415792" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción y objetivos" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Metodología" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusión" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1295622" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1415793" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction and objectives" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methodology" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1295623" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y método" "secciones" => array:6 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Diseño del estudio" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Población a estudio" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Técnicas de estudio. 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El objetivo del presente estudio es evaluar los diferentes métodos para el cálculo del VMT basal con la tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-fluorodesoxiglucosa (<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC) en pacientes con LBDCG, relacionando cada uno de los volúmenes medidos con la supervivencia libre de progresión (SLP) y la supervivencia global (SG).</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Metodología</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se trata de un estudio de cohortes retrospectivo analítico, en el que se incluyeron 34 pacientes sometidos a un <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC basal previo al tratamiento. Comparamos tres umbrales SUV 2,5, SUV 40% del SUV máximo y SUV medio hepático (PERCIST), para el cálculo de los biomarcadores VMT y glucólisis total de la lesión (TLG) relacionándolos con la SLP y SG. El mejor modelo predictivo se seleccionó en función del valor de criterio de información de Akaike (AIC) después de realizar una regresión de riesgos proporcionales de Cox.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Con relación a la SLP, muestran diferencias estadísticamente significativas: VMT 2,5, TLG 2,5, VMT 40%, TLG 40%, VMT y TLG calculados con el umbral PERCIST. Entre estos, el que tiene un AIC menor es VMT 2,5, por lo que se considera el mejor parámetro para predecir la SLP. Con respecto a la SG, muestra diferencias estadísticamente significativas: VMT 2,5, VMT y TLG calculados con el umbral PERCIST. Entre estos tres, el que tiene un AIC menor es VMT 2,5, por lo que se considera el mejor parámetro para predecir la SG. Además, un mayor valor de VMT y TLG, se asocia a peor SLP y SG</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusión</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El VMT calculado con el umbral SUV 2,5 parece ser el mejor parámetro para predecir la SLP y SG en los pacientes diagnosticados con LBDCG con el <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción y objetivos" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Metodología" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusión" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Introduction and objectives</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Metabolic tumor volume (MTV) is a promising indicator of prognosis in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). The aim of the present study is to evaluate the different methods for the calculation of the basal metabolic tumor volume with <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-fluorodeoxyglucose (<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG) positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) in the patients with DLBCL, relating each one of the volumes measured with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS).</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methodology</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">This is a retrospective analytical cohort study, in which 34 patients underwent to <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/CT baseline prior to treatment. We compared three SUV thresholds 2.5, SUV 40% of the maximum SUV and SUV mean hepatic uptake (PERCIST) for the calculation of MTV and total lesion glycolysis (TLG) biomarkers, relating them to the PFS and OS. The best predictive model was selected based on the Akaike‘s information criterion (AIC) after performing a Cox proportional hazards regression.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">In relation to the PFS, they show statistically significant differences: MTV 2.5, TLG 2.5, MTV 40, TLG 40, MTV and TLG calculated with the PERCIST threshold. Among these, the one that has a lower AIC is MTV 2.5, so it is considered the best parameter to predict the PFS. With respect to OS, it shows statistically significant differences: MTV 2.5, VMT and TLG calculated with the PERCIST threshold. Among these three, the one with the lowest AIC is MTV 2.5, which is why it is considered the best parameter to predict OS. In addition, a higher value of MTV and total tumor glycolysis (TLG), is associated with worse PFS and OS</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusion</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The MTV calculated with the threshold SUV 2.5 seems to be the best parameter to predict PFS and OS in patients diagnosed with DLBCL with <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/CT.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction and objectives" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methodology" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] ] "multimedia" => array:7 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1440 "Ancho" => 2091 "Tamanyo" => 203986 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Volumen tumoral que capta más de 2,5 del SUV, en este caso 61,21 cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1440 "Ancho" => 2091 "Tamanyo" => 205215 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Volumen tumoral que capta más del 40% del SUV, en este caso 28,37 cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1455 "Ancho" => 2091 "Tamanyo" => 203713 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Volumen tumoral que capta más que el umbral PERCIST de la paciente, en este caso 50,34 cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 2216 "Ancho" => 1508 "Tamanyo" => 157395 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">a y b. Curva de Kaplan-Meyer de la SG y la SLP.</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana (P25, P75) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mín. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Máx. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">61 (54;71) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Sexo</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Varón \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mujer \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">35,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Estadio Ann Arbor</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IIA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IIE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IIIA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IIIB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IIISB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IVA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IVB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IVE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Tratamiento quimioterápico</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>R- CHOP \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>R-EPOCH \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>PEP-C \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>R-GemOx \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>R-IFE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2429328.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características de los pacientes</p>" ] ] 5 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SG</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SLP</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">HR (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">HR (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">VMT 2.5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0008 (1.0002 - 1.0014) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,010 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0009 (1.0004 - 1.0015) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">TLG 2.5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0000 (0.9999 - 1.0001) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,058 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0001 (1.0000 - 1.0001) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,003 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">VMT 40% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0009 (0.9998 - 1.0020) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,092 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0012 (1.0004 - 1.0021) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,003 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">TLG 40% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0000 (0.9999 - 1.0002) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,225 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0001 (1.0000 - 1.0002) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,014 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">VMT PERCIST \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0005 (1.0001 - 1.0009) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,012 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0005 (1.0001 - 1.0008) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,004 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">TLG PERCIST \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0000 (1 - 1.0001) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,049 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0000 (1.0000 - 1.0001) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,006 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2429329.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Análisis univariable de los parámetros de la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC para la SG y la SLP</p>" ] ] 6 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SLP \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">VMT 2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">63,0729 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">91,1777 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">TLG 2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65,9589 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">94,7978 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; 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Original
Evaluación del valor pronóstico de los diferentes métodos de cálculo del volumen metabólico tumoral con 18F-FDG PET/TC, en pacientes con linfoma B difuso de células grandes
Evaluation of the prognostic value of different methods of calculating the tumour metabolic volume with 18F-FDG PET/CT, in patients with diffuse large cell B-cell lymphoma
S. Guzmán Ortiza,
, J. Mucientes Rasillaa, J.A. Vargas Núñezb, A. Royuelac, B. Navarro Matillad, M. Mitjavila Casanovasa
Autor para correspondencia
a Servicio Medicina Nuclear, Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, Madrid, España
b Servicio Medicina Interna, Universidad Autónoma, Madrid, España
c Unidad de Bioestadística, Instituto Investigación Biomédica Segovia de Arana Puerta de Hierro, CIBERESP, Madrid, España
d Servicio Hematología, Puerta de Hierro University Hospital, Madrid, España