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3.
Rev. chil. obstet. ginecol ; 64(6): 486-93, 1999. tab, graf
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-260215

ABSTRACT

Este estudio investiga el comportamiento de diferentes grados de neoplasia intraepitelial cervical (cervical intraepithelial neoplasia, CIN) incluyendo la relación estadística entre progresión persistencia y regresión en un gran número de pacientes. El estudio se realizó a partir de 5.782 resultados citológicos e histopatológicos de la investigación del cáncer cervical de 2.058 pacientes con CIN. Se comparó el comportamiento de diferentes lesiones de CIN y se analizaron estadísticamente las tasas de progresión, regresión y persistencia. Se detectó CIN en 5.778 muestras; 4 casos demostraron un carcinoma microinvasor del cérvix uterino. El 23 por ciento de CIN se asoció al papilomavirus humano (human papillomavirus HPV). Para todas las lesiones CIN, se observó una tasa de progresión del 12,9 por ciento. La tasa de progresión hacia la malignidad fue de 0,07 por ciento. La tasa de progresión más elevada fue para CIN I (41,9 por ciento). La progresión a CIN III/CIS fue significativamente superior para CIN II (14,5 por ciento) que para CIN I (7,5 por ciento) (test chi-cuadrado: p < 0,001). Según el estado de HPV, detectamos una progresión significativamente menor de CIN II HPV positivo (5,7 por ciento) que CIN II HPV negativo (11,6 por ciento) (test chi-cuadrado: p<0,0001). La neoplasia intraepitelial cervical en progresión es un proceso continuo. La progresión del CIN I se produce con mayor frecuencia a través de CIN II; asimismo CIN III/CIS se desarrolla más a menudo a partir del CIN II. Sin embargo, el 7,5 por ciento del CIN I mostró una progresión muy rápida hacia CIN III/CIS. Para estudiar este fenómeno se requiere investigaciones adicionales. Así mismo, se detectó una tasa notablemente baja de regresión para el CIN I y una tasa de progresión baja inesperada de CIN II HPV positivo


Subject(s)
Humans , Female , Uterine Cervical Dysplasia/epidemiology , Uterine Cervical Dysplasia/pathology , Neoplasm Staging/statistics & numerical data , Disease Progression , Regression Analysis
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