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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.5.2012.tde-06122012-160319
Documento
Autor
Nome completo
Allan Christian Pieroni Gonçalves
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Monteiro, Mario Luiz Ribeiro (Presidente)
Gebrim, Eloisa Maria Mello Santiago
Matayoshi, Suzana
Morschbacher, Ricardo
Sant'Anna, Ana Estela Besteti Pires Ponce
Título em português
Detecção da neuropatia óptica distireoidiana pela quantificação dos músculos extra-oculares e da gordura orbitária na tomografia computadorizada
Palavras-chave em português
Neuropatia óptica
Oftalmopatia de Graves
Órbita
Tomografia computadorizada multidetectores
Resumo em português
OBJETIVO: avaliar a capacidade de índices de preenchimento muscular da órbita, calculados a partir de medidas na tomografia computadorizada de multidetectores, detectar a neuropatia óptica distireoidiana em pacientes com orbitopatia de Graves. MÉTODOS: noventa e três pacientes com diagnóstico de orbitopatia de Graves foram prospectivamente estudados. Todos os pacientes foram submetidos a um exame oftalmológico completo e à tomografia computadorizada de multidetectores. Na estação de trabalho do tomógrafo foram calculados índices baseados em medidas lineares, de área e de volume de preenchimento muscular da órbita. O índice linear de Barrett, foi calculado a partir da relação entre a medida dos músculos extra-oculares em cortes coronais no ponto médio do nervo óptico orbitário e o diâmetro da órbita na mesma posição. Nesse mesmo corte coronal uma escala de 0 a 3 foi utilizada para categorizar o grau do preenchimento muscular e de compressão do nervo óptico segundo método descrito por Nugent e colaboradores. Medidas de área foram realizadas de cortes coronais a 12, 18 e 24 mm da linha interzigomática. Três índices de área foram calculados estimando-se a razão entre a área dos músculos extraoculares e a do continente ósseo medidas. Herniação de gordura orbitária pela fissura orbitária superior foi registrada como presente ou ausente conforme método descrito por Birchall e colaboradores. Dois índices volumétricos foram calculados, o primeiro baseado em cortes axiais de todo o continente orbitário (do ápice à rima orbitária anterior) e o segundo baseado em cortes coronais da órbita a partir de um ponto médio do segmento orbitário do nervo óptico até o limite anterior do canal óptico. As órbitas foram divididas em dois grupos, um com e outro sem neuropatia óptica distireoidiana e esses grupos foram comparados entre si. RESULTADOS: cento e duas órbitas de 61 pacientes atenderam aos critérios de inclusão e foram analisadas. Quarenta e uma órbitas eram do grupo com neuropatia e 60 daquele sem a neuropatia óptica distireoidiana. Para todos os índices, exceto para o de herniação de gordura, houve diferença significativa entre os dois grupos (<0,001). A melhor combinação de sensibilidade e especificidade para o índice linear de Barrett foi de 79% e 72% respectivamente, com razão de chances de 9.2. A escala categórica de Nugent apresentou sensibilidade de 58,3% e especificidade de 84,7%, acurácia de 74,7% e razão de chances de 7,8. Todos os índices de área e de volume apresentaram boa capacidade na detecção da neuropatia óptica distireoidiana. Os índices com melhor desempenho diagnóstico foram o de área a 18mm com sensibilidade de 91,7%, especificidade de 89,9%, acurácia de 90,5% e razão de chance de 97,2, e o de volume do ápice orbitário com sensibilidade de 92%, especificidade de 86%, acurácia de 88% e razão de chance de 97,2. CONCLUSÕES: os novos índices calculados baseados em área e volume foram preditores da neuropatia óptica e apresentaram desempenho superior aos métodos reproduzidos de estudos anteriores. A continuidade dos estudos na busca de métodos objetivos e capazes de identificar a neuropatia óptica distireoidiana com cada vez maior eficiência e praticidade é de grande relevância para a melhoria do diagnóstico e do tratamento da orbitopatia de Graves e suas complicações
Título em inglês
Predicting dysthyroid optic neuropathy using computed tomography quantitative analysis of extraocular muscles and orbital fat
Palavras-chave em inglês
Graves ophthalmopathy
Multidetector computed tomography
Optic neuropathy
Orbit
Resumo em inglês
PURPOSE: to evaluate the ability of orbital apex crowding indexes, calculated with multidetector-computed tomography (MDCT), to detect dysthyroid optic neuropathy (DON). METHODS: ninety-three patients with GO were studied prospectively with complete neuro-ophthalmic examination and MDCT scanning. All patients underwent a complete neuro-ophthalmic examination and scanning on a MDCT. In a dedicated workstation, linear, square and volumetric indexes of the orbital apex crowding were calculated. Barretts linear index was calculated as the percentage of the orbit occupied by muscles in a coronal scan halfway between the posterior globe and the orbital apex. At the same coronal scan, the severity of optic nerve crowding was also assessed by using the subjective grading scale (0, 1, 2 or 3) described by Nugent et al. Quantitative square area measurements were performed on coronal sections 12, 18 and 24 mm from the interzygomatic line. The muscular/bony area ratio was calculated as a crowding index. Intracranial fat prolapse through the superior orbital fissure was recorded as present or absent, according to a method described Birchall at al. Two volumetric indexes were calculated, one from axial scans of the entire orbit content (up to the orbital rim) and one from coronal scans of the orbital content from the entrance of the optic canal up to the middle point of the orbital segment of the optic nerve. Orbits were divided into two groups: with or without DON and comparison between groups was performed. RESULTS: one hundred and two orbits (41 orbits with DON, and 61 without DON) of 61 patients met the inclusion criteria and were included in the analysis. All indexes, except the intracranial fat prolapse, were significantly greater in orbits with DON (<0,001). There was no significant difference regarding intracranial fat prolapse. Area under the receiver operating characteristics curves was 0.91, 0.93 and 0.87 for CIs at 12, 18 and 24 mm, respectively. The best combination of sensitivity and specificity for the Barretts index was 79%/72% and odds ratio of 9.2. The Nugents subjective grading scale detected DON with 58.3% sensitivity, 84,7% specificity, 74.7% accuracy and odds ratio 7.8. All square area and volumetric indexes calculated presented good ability to detect DON. The best performance of the square area indexes was observed at 18 mm where a cutoff value of 57.5% showed sensitivity of 91.7% and a specificity of 89.8%, accuracy 90.5% and odds ratio of 97.2. The best sensitivity/specificity ratio of the volumetric indexes was found for the one calculated at the apex, with sensitivity of 93%, specificity of 84%, and accuracy of 88% for detecting DON. CONCLUSIONS: The new orbital crowding indexes based on area and volumetric measurements found to predict DON more reliably than Barretts linear index, subjective grading of orbital crowding or intracranial fat prolapse. Further imaging studies would be useful to validate and improve objective methods to predict DON, and thus contribute to early diagnosis treatment
 
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Data de Publicação
2012-12-10
 
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  • GONçALVES, ACP, GEBRIM, EM, and MONTEIRO, ML. Imaging studies for diagnosing Graves' orbitopathy and dysthyroid optic neuropathy [doi:10.6061/clinics/2012(11)18]. Clinics [online], 2012, vol. 67, n. 11, p. 1327-1334.
  • GONCALVES, A. C. P., et al. Quantification of Orbital Apex Crowding for Screening of Dysthyroid Optic Neuropathy Using Multidetector CT [doi:10.3174/ajnr.A3029]. American Journal of Neuroradiology [online], 2012, vol. 33, n. 8, p. 1602-1607.
  • GONCALVES, AC, et al. Predicting dysthyroid optic neuropathy using computed tomography volumetric analyses of orbital structures [doi:10.6061/clinics/2012(08)06]. Clinics [online], 2012, vol. 67, n. 8, p. 891-896.
  • MONTEIRO, Mário L. R., et al. Diagnostic ability of barrett's index to detect dysthyroid optic neuropathy using multidetector computed tomography [doi:10.1590/S1807-59322008000300003]. Clinics [online], 2008, vol. 63, n. 3, p. 301-306.
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