Salud Pública
Construcción de un modelo de regresión multivariante predictivo de cáncer de cuello uterino
Fecha de recepción: 19/10/2012
Fecha de aceptación:
13/05/2013
Las características microscópicas predictivas de cáncer se han sintetizado en la presencia de necrosis coagulativa de células tumorales, que es un sólido predictor de malignidad, otras son formas no convencionales de las células tumorales y núcleos degenerados, hipercromáticos y pleomórficos. Objetivo de la investigación: identificar las variables ultraestructurales de las células malignas y premalignas de mayor fortaleza predictiva de cáncer. Metodología: se tomaron 52 biopsias con diagnóstico de lesiones premalignas de cuello uterino y 13 con cáncer invasor. Las muestras fueron tratadas con técnicas convencionales para estudio de microscopía electrónica de transmisión, la data fue procesada con programa SPSS18. Resultados y conclusiones: En células premalignas se encontraron linfocitos(I), fibras musculares lisas alteradas(X), membrana plasmática discontinua (L), vasos capilares degenerados(H), citoplasma vacuolizado(C), fibroblastos con abundantes retículo endoplásmico rugoso(O), mitocondrias degeneradas(K), núcleos de contornos irregulares(D), ausencia de desmosomas(Y). Estos elementos fueron igualmente encontrados en muestras de cáncer invasivo,estos resultados permitieron el diseño de la ecuación: Cancer = 0,674 + 1,241 * I + 0,645 * X + 0,439 * L + 0,426 * H + 0,275 * C + 0,242 * O + 0,227 *K + 0,223 * D - 0,397 * Y
Palabras Claves: Modelo de regresión; Variables Predictivas; Ultraestructura; Cáncer
Title
Construction of a Multivariate Regression Model Predictive of Cervical Cancer
Abstract
The microscopic characteristics predictive of cancer have been synthesized in the presence of coagulative necrosis of tumor cells, which is a strong predictor of malignancy, other features are the unconventional forms of tumor cells and degenerate hyperchromatic pleomorphic nuclei .This research tried to identify ultrastructural variables in premalignant and malignant cells which could have greater predictive strength. Methods: 52 biopsies were taken from patients with premalignant cervical cancer and 13 with invasive cancer, samples were treated with conventional techniques for transmission electron microscopy, and data was processed with the program SPSS18®. Results and conclusions: in tissues with premalignant cells were found lymphocytes (I), altered smooth muscle fibers (X), plasma membrane discontinuous cells (L), degenerate capillaries (H), vacuolated cytoplasm (C), fibroblasts with abundant rough endoplasmic reticulum (O), mitochondria degenerate (K), nuclei with irregular contours (D), absence of desmosomes (Y). These elements were also found in invasive cancer samples, based on these results, the following equation was constructed:
Cancer ̂=0,674+1,241*I+0,645*X+0,439*L+0,426*H+0,275*C+0,242*O+0,227*K+0,223*D-0,397*Y
Key Word
Regression model; predictors; ultrastructure; Cancer
Construcción de un modelo de regresión multivariante predictivo de cáncer de cuello uterino
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