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La imagen segmentada (C), la distribución espacial de la escala de grises en los vóxeles (D) y el volumen volumétrico (E) mostraron los siguientes resultados: SUVmáx 13,36, SUVmedio 7,70, VTM 94,57<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, GTL 728,59<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, COV 0,20, índice SUVmedio/SUVmáx 0,58 y esfericidad 0,58. Tumor triple negativo (cT3N0M0), Ki-67: 20%. Tras recibir QN, hubo una respuesta completa. La SG y la SLE fueron ambas de 83 meses. La paciente está viva y libre de enfermedad.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El cáncer de mama es una neoplasia con una elevada incidencia y prevalencia en las mujres, siendo por ello objeto de numerosos estudios. La utilización de la tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-fluordesoxiglucosa (<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC) proporciona un aumento significativo de la precisión diagnóstica, y tiene un impacto considerable en el manejo del cáncer de mama localmente avanzado (CMLA), incluyendo su estadificación inicial, optimización del tratamiento, reestadificación y monitorización de la respuesta a la terapia.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">1–5</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La heterogeneidad de las células que conforman el tumor es una característica importante de estas lesiones. Dicha heterogeneidad aparece como alteraciones en las características fenotípicas, así como variaciones en los patrones de comportamiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">6,7</span></a> y puede evaluarse mediante técnicas de imagen como la ecografía, la TC y la PET/TC a través de diferentes métodos cuantitativos como el análisis de texturas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">8–11</span></a>. Dichas variables se han relacionado con rasgos biológicos del tumor y proporcionan información predictiva y pronóstica adicional, lo que queda englobado en el término radiómica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">12–15</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo, la complejidad informática que supone la obtención de variables texturales de segundo y tercer orden, así como su falta de solidez, justifica que se explore el potencial valor clínico de otras medidas de heterogeneidad espacial «más globales», como son el coeficiente de variación (coefficient of variation [COV]) y la esfericidad.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El COV analiza la dispersión de los niveles de intensidad de la escala de grises en los vóxeles, sin tener en cuenta las relaciones entre ellos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">16,17</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La esfericidad cuantifica la irregularidad de la captación de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG en el contorno tridimensional de un tumor<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">18–21</span></a>.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo, aunque existen varios trabajos que apoyan la utilidad de estas variables de heterogeneidad más simples en el estudio de la biología, respuesta a la terapia y pronóstico en otros tumores, lo cierto es que existen escasas publicaciones sobre su aplicación en el cáncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">11,17–19,22–25</span></a>.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y métodos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Pacientes</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas las pacientes de nuestro estudio participaban en un estudio prospectivo en marcha iniciado en septiembre de 2009. El Comité de Revisión Institucional autorizó este estudio, y se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todas las pacientes.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los criterios de inclusión fueron los siguientes: (1) diagnóstico inicial de cáncer de mama con indicación clínica de quimioterapia neoadyuvante (QN), (2) captación de la lesión superior a la de fondo, (3) ausencia de afectación metastásica a distancia confirmada por otras técnicas de imagen previas a la solicitud de la PET/TC para estadificación y (4) tamaño de la lesión mamaria no inferior a 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, se obtuvo el perfil inmunohistoquímico, incluyendo receptores de estrógenos y de progesterona, expresión del oncogén HER-2, índice de proliferación Ki-67 y grado histológico del tumor.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las pacientes se clasificaron en 3 grupos según el fenotipo molecular de las lesiones: bajo riesgo (luminal A), riesgo intermedio (luminal B Her-2 negativo/Her-2 positivo) y alto riesgo (HER-2 positivo puro y triple negativo).</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas las pacientes recibieron QN, consistente en una combinación de antraciclinas y taxanos. Hubo 2 pautas terapéuticas seleccionadas por el investigador de cada centro:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">–</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Régimen DDC: docetaxel, doxorrubicina y ciclofosfamida cada 3 semanas, durante 6 ciclos.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">–</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Régimen secuencial: doxorrubicina/ciclofosfamida 3 veces por semana durante 4 ciclos, seguido por docetaxel (con o sin trastuzumab si HER2-positivo) cada 21 días durante 4 ciclos.</p></li></ul></p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se determinó la respuesta a la QN, la supervivencia global (SG) y la supervivencia libre de enfermedad (SLE) siguiendo las especificaciones determinadas en una publicación anterior<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Adquisición de la PET/TC con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los estudios PET/TC se realizaron con el mismo equipo PET/TC. (Discovery DSTE-16s, GE Medical Systems) en modo tridimensional (3D). La adquisición de las imágenes se inició 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min después de la administración intravenosa de aproximadamente 370<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>MBq (10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mCi) de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG, y se realizó siguiendo un protocolo estandarizado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>. Todos los estudios se llevaron a cabo en decúbito supino, ya que no disponíamos de la instrumentación necesaria para la adquisición en prono. El tamaño de vóxel de la imagen fue de 5,47<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5,47<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,27<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm, con un grosor de corte de 3,27<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm, sin espacio entre los cortes. El tamaño de matriz fue de 128<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>128.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Análisis de las imágenes</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los archivos de imagen de la PET se importaron en formato DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) al paquete de programa informático científico Matlab (R2015b, The MathWorks, Inc., Natick, MA, EE. UU.) y se procesaron de forma semiautomática utilizando un programa de segmentación de imágenes. El tumor primario fue en primer lugar localizado manualmente en una plantilla 3D, y a continuación fue segmentado automáticamente en modo tridimensional.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la plantilla 3D se seleccionaron aquellas regiones con un SUV igual o superior al 40% del SUVmáximo (SUVmáx) para definir de forma automática el volumen de interés (volume of interest [VOI]). En el caso de existir hipometabolismo central o una actividad metabólica inferior al valor umbral seleccionado, dicho volumen se consideró necrosis tumoral y se excluyó de la evaluación del volumen. En el caso de lesiones de mama múltiples (cáncer multicéntrico o multifocal), se seleccionaron para el análisis aquellas con la máxima captación de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A continuación, se obtuvieron los parámetros metabólicos (SUVmáx, SUVmedio, volumen tumoral metabólico (VTM) y glicólisis total de la lesión (GTL), así como las medidas de heterogeneidad global (COV y quitar relación y poner ratio SUVmedio/SUVmáx), y finalmente la esfericidad.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El SUVmáx se define como el valor de captación máxima en el segmento tumoral definido, reflejando la concentración tisular máxima de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG en el VOI. El SUVmedio refleja la captación promedio en el VOI. El VTM es el volumen del VOI tras la segmentación. La GTL es el producto del SUVmedio por el VTM.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La fórmula utilizada para los cálculos del SUV fue la siguiente:<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">SV (de su nomenclatura en inglés, stored value), RS (de su nomenclatura en inglés, rescaled slope), <span class="elsevierStyleItalic">W</span> es el peso del paciente (por su nomenclatura en inglés, weight), RTD es la dosis inyectada del radiofármaco y HF su vida media, DF es el factor de decay (desintegración) y Et es el tiempo transcurrido para cada corte procesado.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El COV analiza la dispersión espacial de los niveles de la escala de grises en los vóxeles, sin considerar la relación existente entre ellos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">16,17</span></a>. Se trata de una medición estadística de la dispersión de los datos puntuales en una serie de resultados alrededor de la media, y puede calcularse como: desviación estándar del SUV/SUVmedio<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">17,25,28</span></a>.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aquellos tumores con valores de COV<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,30 se definieron como homogéneos, y aquellos con un COV<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,30 se clasificaron como heterogéneos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">También se utilizó el índice SUVmedio/SUVmáx como medida de dispersión de la escala de grises (heterogeneidad global). Aquellas lesiones con un SUVmáx similar al SUVmedio obtuvieron valores cercanos a 1.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha mencionado previamente, la esfericidad cuantifica la irregularidad en la captación de <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG en el contorno de un tumor en las 3 dimensiones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">18–21</span></a>. Para su cálculo, utilizamos la siguiente fórmula<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>.<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia></p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Volumen total (en centímetros cúbicos), superficie total (en centímetros cuadrados), y <span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">R</span></span> es un índice adimensional entre el volumen tumoral segmentado y el volumen que tendría un tumor esférico con la misma superficie.</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Análisis estadístico</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis estadístico se realizó con el programa informático SPSS (v. 22.0.00 IBM, Nueva York, NY, EE. UU.). Las variables cualitativas se expresaron en porcentajes y frecuencias, y las variables cuantitativas utilizando la media y la desviación estándar.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para comparar las medidas de heterogeneidad global y de esfericidad se realizó un análisis de Kolmogorov–Smirnov.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para comparar las medidas de heterogeneidad global y de esfericidad con los valores del SUV y los valores volumétricos, se calculó el coeficiente de correlación de Spearman.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizó la prueba t de Student para determinar la relación entre las variables de heterogeneidad global y la respuesta a la QN.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente, se realizó un análisis de regresión de Cox para estudiar la relación entre las variables de heterogeneidad global y de la esfericidad con la SG y la SLE.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se consideró que las variables fueron relevantes y estadísticamente significativas cuando se obtuvieron los siguientes valores respectivamente: <span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,5 y p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Resultados</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De las 68 pacientes incluidas en el estudio, la mayoría (60,3%) correspondieron al grupo de riesgo intermedio. 62 pacientes recibieron QN, pero solamente 18 respondieron.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante el seguimiento, 13 pacientes recidivaron y 11 de ellas fallecieron. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> muestra las características de las pacientes.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores medios<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar del COV, SUV medio/SUVmáx y la esfericidad fueron 0,25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03; 0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04 y 0,774<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,15, respectivamente. Por lo tanto, las lesiones de mama fueron, por lo general, homogéneas y esféricas.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a las asociaciones entre las variables metabólicas, se observó una relación inversa significativa entre el VTM y el COV (<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>−0,768; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000), entre el VTM y la esfericidad (<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>−0,548; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000) y entre el COV y la GTL (<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>−0,656; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000). La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> expresa estas relaciones de forma gráfica.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> y la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> muestran los resultados de las asociaciones entre las variables de heterogeneidad global (COV, SUVmedio/SUVmáx y esfericidad), con el SUV (SUVmáx y SUVmedio) y las variables volumétricas (VTM y GTL). No se observó asociación significativa entre el COV y el SUVmedio/SUVmáx (<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,029; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,818), así como tampoco entre el COV y la esfericidad (<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,229; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,065). Sin embargo, sí existió asociación significativa entre la esfericidad y el SUVmedio/SUVmáx (<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,581; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El COV fue el único parámetro que mostró una asociación significativa con la clasificación de categorías de riesgo (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,027). Los tumores con un COV menor no expresaron RE (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,018), y presentaron un Ki-67 elevado (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001), así como también aquellos pertenecientes al grupo de riesgo elevado (HER-2 positivo puro y triple negativo), en comparación con el grupo de riesgo bajo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>). Ni el índice SUVmedio/SUVmáx ni la esfericidad presentaron asociaciones significativas con las características biológicas de los tumores (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,805 y p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,304 respectivamente).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna de las variables de la PET (COV, SUVmedio/SUVmáx y esfericidad) mostraron asociación con la respuesta a la QN (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,300; 0,097 y 0,851 respectivamente) ni con la SG (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,111; 0,238 y 0,487 respectivamente).</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La esfericidad, el índice SUVmedio/SUVmáx y el COV presentaron una relación inversa con la SLE (<span class="elsevierStyleItalic">B</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>−0,464; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,041; <span class="elsevierStyleItalic">B</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>−2,439; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,055; <span class="elsevierStyleItalic">B</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>−1,736; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,263 para cada caso, siendo <span class="elsevierStyleItalic">B</span> el valor del parámetro ajustado del modelo de regresión de riesgos proporcionales de Cox). Sin embargo, la esfericidad fue la única variable estadísticamente significativa, de forma que por cada décima que aumentó la esfericidad, el riesgo de recurrencia disminuyó en un 37%, tal y como se muestra en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a>.</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0020">figuras 4–6</a> muestran algunos casos representativos.</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Discusión</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen varios estudios previos que han cuantificado la heterogeneidad en el cáncer de mama a partir de la PET/TC con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG utilizando variables texturales de segundo y tercer orden. Estas mediciones estudian la relación espacial existente entre los niveles de la escala de grises en diferentes vóxeles. Sin embargo, la complejidad de estos cálculos y la ausencia de solidez en los resultados limitan su aplicabilidad clínica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">25,30–32</span></a>.</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por este motivo se están explorando variables de heterogeneidad global, que son mucho más fáciles de calcular. Una de ellas es el COV, que representa la relación entre la desviación estándar y la media, y que constituye una variable estadística para comparar el grado de variación entre series de datos, incluso cuando las medias son radicalmente diferentes entre sí. El COV muestra una relación inversa con la homogeneidad, de forma que las lesiones son más homogéneas cuando su COV es menor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>.</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El valor umbral del COV para diferenciar entre lesiones homogéneas y heterogéneas depende de cada estudio, pero la mayoría de los valores se encuentra alrededor de 0,3, siendo el umbral escogido en nuestro caso<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">17,28</span></a>.</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, debido a que el SUVmedio ofrece información más integrada de los vóxeles tumorales respecto al SUVmáx, hemos introducido una variable nueva, la relación o índice SUVmedio/SUVmáx. A diferencia del COV, el SUV ratio muestra una relación directa con la homogeneidad. De esta forma, cuando el ratio aumenta, la homogeneidad es mayor.</p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, algunos autores han introducido el parámetro de la esfericidad tumoral, definida por el grado de aproximación del tumor a una esfera de volumen similar<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>.</p><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La heterogeneidad tumoral se asocia clásicamente a la proliferación celular, la necrosis, la hipoxia y la angiogénesis, factores todos ellos relacionados con la agresividad tumoral y con un peor pronóstico en muchas neoplasias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>.</p><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es bien sabido que en el análisis de textura con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC en el cáncer de mama, las imágenes proporcionan información sobre la heterogeneidad metabólica y, por tanto, del comportamiento biológico de la enfermedad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">34–36</span></a>. Estudios previos han demostrado que la heterogeneidad tumoral es mayor en el cáncer de mama que presenta factores histopatológicos de mal pronóstico; por ello puede utilizarse como instrumento no invasivo para determinar la agresividad del cáncer de mama. Sin embargo, la experiencia sobre las variables de heterogeneidad global es muy limitada, y nuestro objetivo fue estudiar dichas variables en el contexto del CMLA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>.</p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestro estudio, la mayoría de las lesiones incluidas fueron homogéneas (valores bajos de COV y elevados de SUVmedio/SUVmáx) y esféricas. El elevado valor de esfericidad observado (0,774<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,15) pudo ser debido en parte al volumen reducido de las lesiones, que puede haber mostrado tumores de forma redondeada debido a su limitada resolución espacial.</p><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hemos observado una relación entre las variables SUV y la esfericidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>). Una posible explicación puede ser que la esfericidad parece referirse a la capacidad de infiltración tumoral, mientras que el SUV está más relacionado con su potencial proliferativo. En otros tumores se han descrito resultados similares<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">18,20</span></a>.</p><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestras lesiones mostraron una relación inversa entre el VTM y la GTL con la esfericidad, lo cual implica que lesiones más grandes y con mayor carga metabólica eran menos esféricas, lo cual probablemente esté relacionado con el hecho de que los tumores más grandes corresponden con estadios más avanzados, cuando son más infiltrantes, menos homogéneos y, por ello, más agresivos.</p><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No obstante, la relación inversa observada entre las variables volumétricas y el COV nos proporcionó un resultado contradictorio (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>), de forma que con un mayor volumen de la tasa de glucólisis había menos dispersión en la intensidad de la escala de grises de los vóxeles y, por lo tanto, las lesiones eran más homogéneas.</p><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos resultados ya han sido previamente obtenidos en otros tipos de cáncer<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">18,20</span></a>. De hecho, los factores implicados en la correlación entre la esfericidad y el VTM (y por lo tanto con la GTL, debido a la colinealidad existente entre el VTM y la GTL), incluyen la resolución espacial y la necrosis. Teniendo en cuenta la limitada resolución espacial de la imagen PET, las lesiones pequeñas aparecen más esféricas de lo que realmente son. Por otra parte, la necrosis, que da lugar a una menor esfericidad al producir una superficie interna adicional en el VTM, es más probable que aparezca en los tumores más grandes que no en los de pequeño tamaño.</p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a la esfericidad, hemos observado una relación directa con el índice SUVmedio/SUVmáx, de forma que aquellas lesiones más esféricas presentaban un índice mayor y eran más homogéneas. Debido a que es la primera vez que se utiliza este índice SUVmedio/SUVmáx, no se dispone de experiencia previa descrita respecto a la relación entre la esfericidad y este parámetro.</p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos estudios han demostrado que los parámetros de la PET determinados previamente a la QN tienen un valor pronóstico en las pacientes con CMLA. Los resultados obtenidos indican que los índices derivados de la imagen PET con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG, especialmente aquellos parámetros volumétricos, pueden ser de utilidad para planificar el seguimiento del paciente, así como para seleccionar a los de alto riesgo dentro de los ensayos clínicos que estudian estrategias terapéuticas novedosas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">37–39</span></a>.</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a las variables de heterogeneidad global, varios autores consideran que la esfericidad tiene un mejor valor pronóstico para la SLE y la SG en comparación con el SUV, el VTM y la GTL<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">11,18,21–24</span></a>. Además, se ha descrito que un COV elevado como indicador de heterogeneidad tumoral constituye un factor pronóstico de un mal resultado terapéutico, con unos umbrales de 0,37 y 0,47, respectivamente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">16,17</span></a>.</p><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio, después de aplicar el análisis de regresión de Cox, hemos observado que no hay ninguna variable de la PET (COV, SUVmedio/SUVmáx ni esfericidad) que mostrara una asociación con la respuesta a la QN así como tampoco con la SG. Sin embargo, en el caso de la SLE, hubo una asociación significativa con la esfericidad (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,041) y el índice SUVmedio/SUVmáx estuvo muy cercano a su significación estadística (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,055). De este modo, por cada décima que aumentó la esfericidad, hubo una disminución del 37% en el riesgo de recurrencia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>). Estudios previos apoyan estos hallazgos, debido a que la medida de la esfericidad de las lesiones en la <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC antes de iniciar el tratamiento parece proporcionar un mejor valor pronóstico de la SLE en comparación con el SUV y las variables volumétricas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">18,24</span></a>.</p><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La principal limitación de este estudio fue la escasa resolución espacial de las imágenes de la PET, así como el reducido volumen de algunas de las lesiones incluidas, lo que las hace parecer más redondeadas, por su escasez de vóxeles. La reducida muestra de pacientes, especialmente en el caso de la evaluación de la respuesta a la QN, puede haber condicionado nuestros resultados.</p><p id="par0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, en la actualidad no existe un valor umbral establecido para la interpretación de las medidas de heterogeneidad global (COV y ratio SUVmedio/SUVmáx), por lo que es necesario realizar más estudios.</p><p id="par0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo, aunque las variables de heterogeneidad global merecen su estudio más profundo para poder establecer sus objetivos predictivos y pronósticos, este trabajo ofrece una aproximación novedosa en relación con su impacto en aquellas pacientes con CMLA.</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Conclusiones</span><p id="par0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestra muestra los tumores de mama se comportaron como lesiones homogéneas y esféricas. Un mayor volumen tumoral se asoció a una menor esfericidad.</p><p id="par0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Variables de heterogeneidad global como el COV, el índice SUVmedio/SUVmáx y la esfericidad no fueron pronósticas de la respuesta a la QN y no se asociaron con la SG. La esfericidad fue la única variable que mostró una relación estadísticamente significativa con la SLE, indicando que los tumores más esféricos mostraban un menor riesgo de recurrencia.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Conflicto de intereses</span><p id="par0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores no tienen ningún conflicto de intereses que declarar.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:12 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1239792" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1150533" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1239791" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Aim" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1150534" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y métodos" "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Pacientes" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Adquisición de la PET/TC con F-FDG" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Análisis de las imágenes" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Análisis estadístico" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Resultados" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Discusión" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Conclusiones" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 11 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2018-11-29" "fechaAceptado" => "2019-02-26" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1150533" "palabras" => array:7 [ 0 => "<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC" 1 => "Cáncer de mama" 2 => "Medidas de heterogeneidad global" 3 => "Esfericidad" 4 => "Coeficiente de variación" 5 => "Respuesta" 6 => "Pronóstico" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1150534" "palabras" => array:7 [ 0 => "<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/CT" 1 => "Breast cancer" 2 => "Global heterogeneity variables" 3 => "Sphericity" 4 => "Coefficient of variation" 5 => "Response" 6 => "Prognosis" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Determinar la relación de las medidas de heterogeneidad global y la esfericidad tumoral obtenidas en <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC con variables biológicas, así como su papel predictivo y pronóstico en pacientes con cáncer de mama localmente avanzado (CMLA).</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se incluyeron 68 pacientes con CMLA, con indicación de tratamiento neoadyuvante (TNA) y<span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/TC basal procedentes de un estudio prospectivo multicéntrico en curso. Se determinó el perfil inmunohistoquímico [receptores de estrógenos (RE) y de progesterona (RP), expresión del oncogén HER-2, índice de proliferación Ki-67 y grado histológico tumoral], la respuesta al TNA, la supervivencia global (SG) y la supervivencia libre de enfermedad (SLE). Se realizó la segmentación tridimensional de las lesiones, obteniendo variables SUV, volumétricas y de heterogeneidad global, así como la esfericidad. También se analizó la correlación entre los resultados obtenidos con el perfil inmunohistoquímico, la respuesta a la quimioterapia neoadyuvante (QN) y la supervivencia, tanto global (SG) como libre de enfermedad (SLE).</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">De las pacientes incluidas, 62 recibieron QN, respondiendo a este solo 18. 13 pacientes recidivaron y 11 fallecieron durante el seguimiento. Los tumores que no expresaron RE tuvieron un COV inferior (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,018), así como los de Ki-67 alto (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001) y los de fenotipo de alto riesgo (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,033) frente al resto. Ninguna variable PET mostró asociación con la respuesta a la QN ni con la SG. La esfericidad y el índice SUVmedio/SUVmáx se relacionaron con la SLE de forma inversa (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,041 y p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,055, respectivamente) de modo que, por cada décima que aumenta la esfericidad, el riesgo de recurrencia disminuye en un 37%.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los tumores de mama localmente avanzados incluidos en nuestra muestra se comportaron como lesiones homogéneas y esféricas. Los de mayor volumen se asociaron con menor esfericidad. Las variables de heterogeneidad global y la esfericidad no parecen tener un papel predictivo en la respuesta a la QN ni en la SG. Los tumores más esféricos y con menor variación en la intensidad de gris entre los vóxeles mostraron un menor riesgo de recurrencia.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Aim</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To analyze the relationship between measurements of global heterogeneity, obtained from <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/CT, with biological variables, and their predictive and prognostic role in patients with locally advanced breast cancer (LABC).</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Material and methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">68 patients from a multicenter and prospective study, with LABC and a baseline <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG PET/CT were included. Immunohistochemical profile [estrogen receptors (ER) and progesterone receptors (PR), expression of the HER-2 oncogene, Ki-67 proliferation index and tumor histological grade], response to neoadjuvant chemotherapy (NC), overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) were obtained as clinical variables. Three-dimensional segmentation of the lesions, providing SUV, volumetric [metabolic tumor volume (MTV) and total lesion glycolysis (TLG)] and global heterogeneity variables [coefficient of variation (COV) and SUVmean/SUVmax ratio], as well as sphericity was performed. The correlation between the results obtained with the immunohistochemical profile, the response to NC and survival was also analyzed.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Of the patients included, 62 received NC. Only 18 responded. 13 patients relapsed and 11 died during follow-up. ER negative tumors had a lower COV (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.018) as well as those with high Ki-67 (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.001) and high risk phenotype (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.033) compared to the rest. No PET variable showed association with the response to NC nor OS. There was an inverse relationship between sphericity with DFS (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.041), so, for every tenth that sphericity increases, the risk of recurrence decreases by 37%.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Breast tumors in our LABC dataset behaved as homogeneous and spherical lesions. Larger volumes were associated with a lower sphericity. Global heterogeneity variables and sphericity do not seem to have a predictive role in response to NC nor in OS. 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La imagen segmentada (C), la distribución espacial de la escala de grises en los vóxeles (D) y el modelo volumétrico (E) mostraron los siguientes resultados: SUVmáx: 23,08, SUVmedio: 13,37, VTM: 44,11<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, GTL: 589,93<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, COV: 0,22, índice SUVmedio/SUVmáx: 0,58 y esfericidad: 0,56. Tumor luminal B Her-2 negativo (cT3N0M0), Ki-67: 20%. No hubo respuesta histológica a la QN. La SG y la SLE fueron ambas de 95 meses. La paciente está viva y libre de enfermedad.</p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "fig0025" "etiqueta" => "Fig. 5" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr5.jpeg" "Alto" => 2089 "Ancho" => 2520 "Tamanyo" => 178900 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Cortes coronales (A) y axiales (B) de la PET/TC con <span class="elsevierStyleSup">18</span>F-FDG que muestran una lesión hipermetabólica, con una distribución heterogénea del trazador, localizada en la mama derecha. La imagen segmentada (C), la distribución espacial de la escala de grises en los vóxeles (D) y el volumen volumétrico (E) mostraron los siguientes resultados: SUVmáx 4,62, SUVmedio 2,87, VTM 6,16<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, GTL 17,72<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, COV 0,30, índice SUVmedio/SUVmáx 0,62 y esfericidad 0,95. Tumor luminal B Her-2 positivo (cT1N1M0), Ki-67 no disponible. No hubo respuesta histológica a la QN. La SG y la SLE fueron ambas de 78 meses. 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La imagen segmentada (C), la distribución espacial de la escala de grises en los vóxeles (D) y el volumen volumétrico (E) mostraron los siguientes resultados: SUVmáx 13,36, SUVmedio 7,70, VTM 94,57<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, GTL 728,59<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>, COV 0,20, índice SUVmedio/SUVmáx 0,58 y esfericidad 0,58. Tumor triple negativo (cT3N0M0), Ki-67: 20%. Tras recibir QN, hubo una respuesta completa. La SG y la SLE fueron ambas de 83 meses. 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Positivo \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">44 (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>Negativo \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">23 (33,8%) \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>Desconocido \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 (1,5%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">RP</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>Positivo \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 (51,5%) \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>Negativo \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 (47%) \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>Desconocido \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 (1,5%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">HER-2</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>Positivo \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">19 (27,9%) \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>Negativo \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">48 (70,6%) \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>Desconocido \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 (1,5%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ki 67</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>Alto (≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14%) \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">54 (79,4) \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>Bajo (<<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14%) \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 (8,8%) \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>Desconocido \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">8 (11,8%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Fenotipos</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>Luminal A \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">5 (7,4%) \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>Luminal B Her 2 (−) \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">26 (38,2%) \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>Luminal B Her 2 (+) \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">15 (22%) \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>Her-2 positivo puro \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 (5,9%) \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>Triple negativo \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">18 (26,5%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Categorías de riesgo</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>Bajo riesgo \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">5 (7,4%) \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>Riesgo intermedio \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">41 (60,3%) \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>Alto riesgo \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 (32,3%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Estadificación</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T1 \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">8 (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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T2 \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">52 (76,4%) \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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T3 \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">8 (11,8%) \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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>N</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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>N0 \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 (51,5%) \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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>N1 \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 (10,3%) \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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>N2 \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 (16,2%) \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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>N3 \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">15 (22,1%) \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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>M</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><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>M0 \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">68 (100%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Necrosis</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>Sí \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">10 (14,7%) \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>No \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 (85,3%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Focalidad</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>Unifocal \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">50 (73,5%) \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>Bifocal \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 (16,2%) \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>Multifocal \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 (10,3%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">QN</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>Sí \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">62 (91,2%) \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>No \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 (8,8%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Respuesta a la QN</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>Sí \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">18 (29%) \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>No \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">43 (69,4%) \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>Desconocida \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 (1,6%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Recurrencia</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>Sí \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">13 (19,1%) \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>No \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">55 (80,9%) \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="2" 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="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Exitus</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>Sí \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 (16,2%) \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>No \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">57 (83,8%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2118662.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características de las pacientes</p>" ] ] 7 => 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:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">COV: coeficiente de variación; VTM: volumen tumoral metabólico; GTL: glicólisis total de la lesión.</p>" "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="" 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">SUVmáx \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">SUVmedio \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">VTM \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">GTL \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">COV \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"><span class="elsevierStyleItalic">r</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">−0,304 \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">−0,306 \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">−0,768<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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">−0,656<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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 " 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">p \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">0,013<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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">0,000<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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">0,000<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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">SUVmedio/SUVmáx \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"><span class="elsevierStyleItalic">r</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">0,220 \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">0,301 \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">−0,074 \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">0,110 \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 " 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">p \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">0,077 \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<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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">0,554 \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">0,379 \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">Esfericidad \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"><span class="elsevierStyleItalic">r</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">0,003 \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">0,048 \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">−0,548<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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">−0,366 \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 " 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">p \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">0,980 \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">0,700 \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">0,000<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \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<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2118663.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Se muestran con un asterisco los resultados con un coeficiente de correlación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,5 y p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Asociación entre las variables de heterogeneidad global (COV y SUV medio/SUVmáx) y la esfericidad, con el SUV y las variables volumétricas</p>" ] ] 8 => 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:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0100" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">COV: coeficiente de variación; DE: desviación estándar; RE: receptores de estrógenos; RP: receptores de progesterona.</p>" "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="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Perfil inmunohistoquímico \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">COV<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE \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">SUVmedio/SUVmáx \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">Esfericidad \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">RE (+) \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">0,25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,02 \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">0,018 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,906 \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">0,77<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,12 \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">0,018 \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">RE (−) \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">0,24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 \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">0,71<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,16 \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></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">RP (+) \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">0,25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,02 \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">0,556 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,749 \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">0,78<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,11 \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">0,071 \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">RP (−) \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">0,24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04 \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">0,71<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,15 \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></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">HER-2 (+) \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">0,25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,367 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04 \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">0,847 \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">0,79<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,12 \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">0,129 \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">HER-2 (−) \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">0,25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,02 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04 \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">0,73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,14 \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></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">Ki-67<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14% \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">0,24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,02 \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><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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04 \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">0,540 \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">0,74<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,13 \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">0,306 \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">Ki-67<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14% \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">0,28<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \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">0,62<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,02 \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">0,80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,12 \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="" 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">Alto riesgo \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">0,24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,02 \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">0,033 \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">0,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 \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">0,805 \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">0,71<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,16 \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">0,304 \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">Bajo riesgo \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">0,26<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03 \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">0,72<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,17 \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></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2118664.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Relación entre el perfil inmunohistoquímico, el COV, índice SUVmedio/SUVmáx y la esfericidad</p>" ] ] 9 => array:5 [ "identificador" => "eq0005" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "SUV=SV⋅RS⋅WRTD⋅DF⋅e(−Ln(2)⋅Et/HF)" "Fichero" => "STRIPIN_si1.jpeg" "Tamanyo" => 3113 "Alto" => 40 "Ancho" => 238 ] ] 10 => array:5 [ "identificador" => "eq0010" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "SR=6πvolumen total(superficie total)3" "Fichero" => "STRIPIN_si2.jpeg" "Tamanyo" => 3362 "Alto" => 51 "Ancho" => 203 ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:39 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0200" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Early diagnosis of breast cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "L. 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Medidas de heterogeneidad global y esfericidad con 18F-FDG PET/TC en el cáncer de mama: relación con la biología tumoral, valor predictivo y pronóstico
Global heterogeneity assessed with 18F-FDG PET/CT. Relation with biological variables and prognosis in locally advanced breast cancer