Un enfoque de formación específica puede contribuir significativamente a la reducción de errores cometidos por radiólogos al evaluar tomografías computarizadas con contraste para metástasis hepáticas, según detallan investigadores en Academic Radiology.
¿Se pasa por alto la metástasis?
En ocasiones, los médicos pueden pasar por alto lesiones de bajo contraste, como las metástasis hepáticas o el adenocarcinoma pancreático, en las imágenes de tomografía computarizada.
Estudios previos se han centrado en mejorar los métodos de reconstrucción de imágenes o en protocolos de adquisición optimizados para corregir este punto ciego. Científicos de la Clínica Mayo probaron un novedoso programa educativo como posible solución, con resultados mixtos.
El cambio redujo los “errores de búsqueda”, donde los lectores no observan la lesión, pero no afectó los “errores de clasificación”, donde los radiólogos identifican el problema pero no lo informan como sospechoso.
“Estos resultados sugieren que la formación específica puede mejorar el rendimiento incluso en tareas rutinarias, como la detección de metástasis hepáticas de bajo contraste, posiblemente al cambiar los patrones de interacción del lector con la estación de trabajo informática”, concluyó Scott S. Hsieh, del Departamento de Radiología de Mayo y sus coautores.
“Se necesita más trabajo para determinar los métodos de formación que mejorarán los errores de clasificación, determinar si las mejoras del lector después de la formación específica son duraderas y comparar la efectividad de la formación específica con la formación convencional”.
El Estudio
La institución con sede en Rochester, Minnesota, reclutó a 31 radiólogos en un único sitio para participar en el programa. Incluyeron a ocho miembros de la profesión especializados en imágenes abdominales, otros ocho que no lo están, y 15 residentes/fellows senior.
Las sesiones se llevaron a cabo en enero y marzo de 2022 y duraron aproximadamente cuatro horas, incluyendo un examen previo, entrenamiento de búsqueda y clasificación, y otro examen posterior.
En la parte de búsqueda, los radiólogos interpretaron hasta 30 tomografías computarizadas abdominales, recibiendo retroalimentación del rastreador ocular que mostraba dónde miraron junto con las ubicaciones reales de las lesiones.
En cuanto a la formación de clasificación, los radiólogos revisaron hasta 100 “parches” (rebanadas clave de TC recortadas) y calificaron las lesiones en una escala de 100 puntos, luego las compararon con los hallazgos de lectores expertos.
Los errores de búsqueda disminuyeron del 11% en la prueba previa a un 8% después de la intervención
Sin embargo, no hubo diferencia en los errores de clasificación ni en la figura de mérito de la característica operativa del receptor de respuesta libre de jackknife, una medida de la precisión diagnóstica que ajusta la confianza del lector (diferencia -0,01, P = 0,36).
El análisis de subgrupos también reveló que los especialistas en imágenes abdominales no mostraron evidencia de cambio.
“Es posible que la dosis de formación de clasificación entregada aquí fuera insuficiente para producir una mejora mensurable o que las tareas de clasificación podrían practicarse de manera que permita una eficiencia temporal aún mayor y la revisión de más casos
(por ejemplo, calificar la confianza en la malignidad para una sola imagen o dos conjuntos de imágenes, o proporcionar formación en varias sesiones más cortas para reducir la fatiga del aprendiz)”, señalaron los autores.
“Sin embargo, nuestro trabajo sugiere que la formación de búsqueda puede ser una vía más prometedora para mejorar que la formación de clasificación para reducir la tasa de metástasis hepáticas no detectadas”.
Para conocer más sobre este estudio recomendamos visitar academicradiology.com y acceder al artículo completo.
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