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PURPOSE: We analyzed the epidemiologic characteristics of different types of non-Hodgkin Lymphoma (NHL), excluding Burkitt Lymphoma, in 2 Mexican regions with different socioeconomic status. MATERIALS AND METHODS: In this surveillance study, we analyzed the incidence rates (cases per million children/year) of different types of NHL according to the ICCC3, registered in 1996-2015, from 2 different socioeconomic regions in Mexico: central and southern, with higher and lower status, respectively. RESULTS: The principal NHL subgroups were precursor (IIb1), mature B cell (IIb2), mature T/NK cell, and no other specification (NOS; 42.3%, 15.8%, 14.1%, and 27.8%, respectively). In both regions, the overall incidence rates were similar (central=5.3, 95% confidence interval [CI], 4.6-6.1 vs. southern=6.3, 95% CI, 4.6-8.4); also, there were no differences by types (precursor cell LNH, 2.3 vs. 2.5; mature B cell, 0.9 vs. 0.8; mature T/NK cells, 0.8 vs. 0.8; and NOS, 1.4 vs. 2.3). In both regions, a decreasing trend was found (central= -0.17%, 95% CI, -0.03 to -0.3, P=0.04; southern= -0.32%, 95% CI, -0.07 to -0.57, P=0.02), with major reduction of NHL NOS from 1996 to 2000. In both regions, men predominated (2.1:1). CONCLUSIONS: Socioeconomic status did not influence the incidence rates of NHL. In this study, we found a reduction of NHL NOS, possibly due to better typing.

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OBJECTIVE: To analyze the accuracy of endoscopic ultrasound (EUS) in the evaluation of ampullary tumors compared to histopathology (HP) staging. METHODS: A retrospective diagnostic test study. Patients with ampullary tumors staged by EUS and postpancreatoduodenectomy HP attended during 2012-2018 at tertiary level hospital. RESULTS: 14 patients with adenocarcinoma where included. Tumor size measured by EUS showed an adequate correlation (R = 0.65; p= 0.01) with HP. The accuracy in the evaluation of duodenal wall, pancreatic, and biliary duct invasion was 78.5, 78.5 and 57.1%, respectively. By HP, there were three T1 (21.4%), two T2 (14.2%) and nine T3 (64.2%). The accuracy of T and N staging by EUS was 71.4% (kappa = 0.50) and 50% (kappa = -0.04) respectively. There were more staging errors in patients with biliary stent. CONCLUSION: EUS was useful in estimating tumor size, duodenal wall and pancreatic invasion. Limitation was found in the evaluation of biliary duct invasion, as well as overestimation of T stage and underestimation of N stage. It is necessary an increased effort in ultrasonography training. We suggest EUS testing before biliary stenting.

OBJETIVO: Comparar el ultrasonido endoscópico (USE) en la valoración de los tumores ampulares primarios (TAp) con referencia al estudio histopatológico (HP). MÉTODO: Estudio retrospectivo prolectivo de pruebas diagnósticas en pacientes con TAp estadificados por USE y pancreatoduodenectomía con estudio HP, atendidos de 2012 a 2018 en un hospital de tercer nivel de atención. RESULTADOS: Fueron incluidos14 pacientes con adenocarcinoma. El tamaño del tumor medido por USE mostró una adecuada correlación (R = 0.65; p = 0.01) con el HP. La exactitud en la determinación de la invasión a la pared duodenal, el páncreas y el conducto biliar fue del 78.5, el 78.5 y el 57.1%, respectivamente. Por HP hubo tres T1 (21.4%), dos T2 (14.2%) y nueve T3 (64.2%). La exactitud del estadiaje T y N por USE fue del 71.4% (kappa = 0.50) y del 50% (kappa = −0.04), respectivamente. Los errores en la estadificación fueron más frecuentes en los pacientes con prótesis biliar. CONCLUSIÓN: El USE mostró utilidad en la determinación del tamaño tumoral y de la invasión al duodeno y al páncreas, y más limitada en la determinación de la invasión al conducto biliar por presencia de prótesis. Se observa una sobreestimación del estadiaje T y una subestimación del N. Es necesario mayor capacitación y sugerimos realizarse antes de colocar una prótesis biliar.

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Bayesian statistics is based on subjective probability. It works with evidence updating considering the knowledge acquired prior to an investigation, plus the evidence obtained thereof. Results' interpretation requires for the hypotheses to be tested to be specified and their a priori probability to be estimated before the study. Study evidence is measured with the Bayes factor (compatibility ratio of the data under the proposed hypotheses). The conjunction of hypotheses a priori probabilities with the Bayes factor allows calculating the a posteriori probability of each one of them. The hypothesis with the highest degree of certainty at its update is the one that is accepted for decision making. In this review, three examples of hypothesis to be tested are shown: difference of means, correlation and association.

La estadística bayesiana se basa en la probabilidad subjetiva, trabaja con la actualización de la evidencia considerando los conocimientos adquiridos previos a una investigación, más la evidencia obtenida con esta. La interpretación de los resultados requiere la especificación de las hipótesis por contrastar y su probabilidad a priori antes del estudio. La evidencia del estudio se mide con el factor Bayes (razón de la compatibilidad de los datos bajo las hipótesis propuestas). La conjunción de las probabilidades a priori de las hipótesis con el factor Bayes permite calcular la probabilidad a posteriori de cada una. La hipótesis con mayor grado de certidumbre en su actualización es la aceptada para la toma de la decisión. En esta revisión se muestran tres ejemplos de hipótesis por contrastar: diferencia de promedios, correlación y asociación.

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The validity of a study depends on its proper planning, execution and analysis. If these are sufficiently correct, the decision to apply the recommendations issued depends on the expected clinical effect. This effect may have random variations, hence the need to use statistical inference. For years the p-value has been used to determine this statistical significance and the confidence intervals to measure the magnitude of the effect. In this review we present a proposal of how to interpret the 95 % confidence intervals (CI 95 %) as estimators of the expected effect variability based on considering the threshold or value of clinical significance and the null value of the difference or rejection of statistical significance. Thus, an association or effect where the CI 95 % includes the null value (no effect or difference) is interpreted as inconclusive; one between the null value and the clinical threshold (without including them) as possibly inconsequential; one that does not include the null value but the clinical threshold as yet not conclusive and one beyond the clinical threshold as conclusive.

La validez de un estudio depende de su adecuada planeación, ejecución y análisis. Si estas son suficientemente correctas, la decisión de aplicar las recomendaciones emitidas depende del efecto clínico esperado. Este efecto puede tener variaciones aleatorias, de ahí la necesidad de usar la inferencia estadística. Durante años se ha usado el valor de p para determinar esta significancia estadística y los intervalos de confianza para medir la magnitud del efecto. En esta revisión se presenta una propuesta de cómo interpretar los intervalos de confianza a 95 % (IC 95 %) como estimadores de la variabilidad del efecto esperado, con base en considerar el umbral o valor de significancia clínica y el valor nulo de diferencia o rechazo de significancia estadística. Con ello, una asociación en la cual el IC 95 % incluye el valor nulo (no efecto o diferencia) es interpretado como no concluyente; uno entre el valor nulo y el umbral clínico (sin incluirlos) como posiblemente intrascendente; uno que no incluye al valor nulo, pero sí al umbral clínico como aún no contundente y uno más allá del umbral clínico como contundente.

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