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Diagnóstico diferencial por TC de tórax de opacidades en vidrio deslustrado en la era COVID-19

La COVID-19 se convirtió rápidamente en una pandemia. El propósito de esta revisión es discutir y diferenciar los hallazgos de imagen típicos de COVID-19 de los de otras enfermedades, que pueden parecer similares en primera instancia.
 

Los hallazgos típicos de la Tomografía Computarizada (TC) en pacientes con COVID-19 son opacidades en vidrio deslustrado predominantes bilaterales y periféricas. Según la declaración de consenso de la Fleischner Society, la TC es apropiada en ciertos escenarios, incluso para pacientes que están en riesgo de sufrir un empeoramiento clínico o que lo desarrollan. Sin embargo, la probabilidad de que los hallazgos de la TC representen COVID-19 depende en gran medida de la probabilidad de infección previa a la prueba, que a su vez se define por la prevalencia comunitaria de la infección.

Cuando la prevalencia comunitaria de COVID-19 es baja, existe una gran brecha entre los valores predictivos positivos de la TC de tórax y los de la reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa. Esto implica que con el uso de la TC de tórax hay una gran cantidad de resultados falsos positivos. La diferenciación de imágenes es importante para fines de manejo y aislamiento y para la disposición apropiada de pacientes con hallazgos de TC falsos positivos.

En este documento, los autores analizan la patología diferencial con una gran semejanza de imágenes con las características típicas de las imágenes de TC de COVID-19 y destacan las características de la TC que pueden ayudar a diferenciar la COVID-19 de otras condiciones.

Referencia bibliográfica: Parekh M, Donuru A, Balasubramanya R, Kapur S. Review of the Chest CT Differential Diagnosis of Ground-Glass Opacities in the COVID Era. Radiology. 2020 Dec;297(3):E289-E302. doi: 10.1148/radiol.2020202504. Epub 2020 Jul 7. PMID: 32633678; PMCID: PMC7350036.

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Palabras clave: imagenología, TC, COVID-19, radiología, diagnóstico diferencial, Tomografía Computarizada