presentación 162: sensibilidad del tac craneal en el diagnÓstico de craneosinostosis
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SENSIBILIDAD DEL TAC CRANEAL EN EL DIAGNÓSTICO DE CRANEOSINOSTOSIS
Objetivo:Evaluar la sensibilidad de la TCMD con reconstrucción 3D volume rendering en el diagnóstico de craneosinostosis. Para ello se comparan los hallazgos radiológicos con los encontrados en
la cirugía
Material y Método:
Se revisan retrospectivamente seis pacientes diagnosticados de
craneosinostosis en nuestro hospital desde su apertura en
Enero de 2007.A todos los pacientes se les
realizó TCMD (Philips Brillance 16 detectores) con colimación de
5mm e intervalo de reconstrucción de 2,5mm usando algoritmo óseo. Posteriormente se realizó reconstrucción 3D volume
rendering.
Resultados:En todos los casos estudiados se
compararon los hallazgos radiológicos con los quirúrgicos, siendo la concordancia del 100%. En nuestro estudio la sensibilidad
del la TCMD con reconstrucción 3D volume rendering para el
diagnóstico de craneosinostosis fue del 100%
Sánchez Sánchez, Jose Carlos; Ortiz Cuevas C; Muñoz Parra F; Mendoza Arnau I; Izco Aso A; Cañete Celestino, Esther
(E. P. Hospital de Poniente)
Conclusión:La craneosinostosis consiste en el cierre
de una o varias suturas craneales provocando problemas en el crecimiento
normal del craneo.Es crucial hacer un diagnóstico
temprano y certero ya que el defecto craneal y facial aumenta con el tiempo,
al igual que las complicaciones.La TCMD posibilita realizar
exploraciones más rápidas y con mayor detalle para evaluar el grado de cierre
de las suturas así como posibles anormalidades asociadas.
Cierre de las suturas sagitales
(Escafocefalias)
Cierre de la hemisutura coronal derecha
Cierre de la sutura metópica(Trigonocefalia)
BIBLIOGRAFÍA:Children with suspected craniosynostosis: A Cost-Effectiveness Analysis of Diagnostic Strategies. Santiago L, Richardson R. AJR 2002;179:215-221.Craniosynostosis: diagnostic value of three-dimensional CT reconstruction. Vannier MW, Hildebolt CF. Radiology 1989;173:669-673.Primary craniosynostosis: imaging features. ML Benson. AJR 1996; 166:697-703.
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