Descriptores patológicos en tomografías de pacientes COVID-19

RADIOLOGÍA

Descriptores patológicos en imágenes tomográficas

DIAGNÓSTICO DE NEUMONÍA POR COVID-19
PUNTOS CLAVE


Los descriptores más utilizados son
los relacionados con la morfología, la distribución y la localización de las lesiones

La severidad se ha definido como el volumen de afectación pulmonar, pero este descriptor está presente en pocos estudios.

Cada autor utiliza descriptores diferentes para caracterizar las lesiones.

Se debería utilizar un método de descripción estandarizado para facilitar el estudio de las lesiones pulmonares
 identificadas mediante tomografía.

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PubMed y Scopus

(COVID-19 OR Sars-Cov-2 OR coronavirus OR novel coronavirus OR coronavirus pneumonia) AND (imaging findings OR radiography OR imaging studies) AND positive PCR

Se encontraron 270 artículos, de los cuales se incluyeron aquellos en los cuales los pacientes estudiados presentaron al menos un RT-PCR positivo y para los que se haya descrito claramente los hallazgos tomográficos. Seleccionándose finalmente 31 artículos.

EVIDENCIA

Debido a la emergencia sanitaria a causa del COVID-19, en el área médica surgió la necesidad de investigar acerca del virus responsable, llamado Sars-Cov-2, con el objetivo de conocer sus características, evolución, síntomas, métodos de diagnóstico, entre otros. Como consecuencia, desde su aparición se han escrito un gran número de artículos relacionados con el mismo. Gracias a ello hoy en día se puede asegurar que la tomografía es el examen “estándar de oro” para la detección de neumonía en los pacientes con COVID-19.

Sin embargo, entre el gran número de artículos se ha observado diferentes tipos de descriptores que los investigadores han usado para el reporte de los diversos tipos de lesiones encontrados en las tomografías. Es por lo que, el objetivo de la presente revisión es nombrar aquellos descriptores encontrados en mayor número en la literatura analizada para así determinar si existe un patrón común en el estudio de las imágenes tomográficas, o verificar si cada investigador utiliza un tipo de descriptor de acuerdo a sus necesidades. Para ello, se escogieron 31 artículos de pacientes con una RT-PCR positiva para Sars-Cov-2 en los que se describieran los hallazgos tomográficos de dichos pacientes (Tabla 1). A los tipos de descriptores usados se les dividió en cuatro categorías que incluyen: morfología, distribución, localización y severidad de la lesión.

Dentro de los 31 artículos analizados en esta revisión, 30 de ellos utilizan la morfología de la lesión como un descriptor a la hora de documentar los hallazgos tomográficos en pacientes infectados por Sars-Cov-2 (1–30). La morfología de opacidades en vidrio esmerilado fue incluida en estos 30 artículos como un tipo de lesión presente en pacientes con COVID-19 (1–30). En dos casos, se especifica también la forma de las opacidades en vidrio esmerilado, pudiéndose describir como grandes e irregulares y redondas en uno de los artículos, y como parches o punteado en otro de los artículos (18,27). La siguiente morfología mencionada de manera más recurrente son consolidaciones, presente en 26 de los artículos (1–4,6–8, 10, 12,14–16,18–30). La descripción de una lesión mixta de opacidades en vidrio esmerilado con consolidaciones está presente en 12 artículos (5,8–11,13,24–28,30). Por otro lado, las lesiones nodulares están descritas en 15 artículos, en algunos se describen en una localización centrolobulillar y en otros se describen como en signo del halo, una morfología que consiste en un nódulo rodeado por opacidades en vidrio esmerilado (1,2,8,9,12–14,17,18,22,23,27–30). Las morfologías anteriormente mencionadas se describen como lesiones principales o signos primarios según Wenjie Yang, Shuchang Zhou y Sidong Xie, en el caso de Hai-tao Zhang son las únicas morfologías de la lesión que se nombran (13,24,25,27).

A parte de los patrones morfológicos antes descritos que se encuentran en todos artículos, también se toman en cuenta otro tipo de lesiones, las cuales están presentes, en la mayoría de los 30 artículos revisados. Los patrones morfológicos analizados en la mayor parte de estos son el patrón en empedrado y el broncograma aéreo, presentes ambos o uno de ellos en 17 artículos (1,3–5,10,13–16,19,21,23,24,27–30). En 6 artículos se toman en cuenta anormalidades a nivel pleural como engrosamiento de la pleura, retracción y bandas subpleurales (8,13,15,24,26,28). Además se describen en 13 casos lesiones acompañadas de derrame pleural y/o pericárdico (1, 7, 10,12–15, 19, 23, 24,28–30). Las anormalidades intersticiales como la fibrosis, el agrandamiento broncovascular y el engrosamiento septal de la pared bronquial o interlobulillar se incluyen dentro de las morfologías descritas en 15 artículos (1,2,4,8,12,14,15,18,19,23,24,26,28–30). Se menciona también en 13 artículos anormalidades de estructuras que no pertenecen al parénquima pulmonar ni a los alvéolos, así como linfadenopatías y alteraciones cardiovasculares como calcificación de arterias coronarias, vasodilatación y crecimiento cardíaco (7,12–14, 16, 19, 21, 24,26–30). Finalmente, las lesiones de morfología menos presente en los 30 artículos son: bronquiectasia presente en 5 de estos, cavitaciones en 4, dilatación bronquial en 3, patrón reticular en 2, signo de burbuja de aire en 2, signo vacuolar, cambio quístico, atelectasia, neumotórax  y signo de Atoll en 1 respectivamente (8,13,15,19,23,24,26,28) .

Con respecto a la manera de organizar los descriptores acerca de la morfología, 5 autores categorizaron los hallazgos como 4 o 5 principales o primarios y los demás como adicionales, secundarios u “otros hallazgos” (13,19,24,27,28). Además de separarlos en signos primarios y secundarios, Shuchang Zhou clasifica a otros hallazgos como “signos de reparación” (24). Wenjie Yang determinó la gravedad de la lesión según su diámetro (13). Finalmente, Miranda J, define a los hallazgos tomográficos como de apariencia típica, indeterminada y atípica según la morfología de las lesiones encontradas (23). 

En conclusión, los tipos de lesiones pulmonares pueden ser clasificados entre primarios, secundarios e incluso se ha considerado lesiones relacionadas con la reparación. De entre 30 artículos los patrones morfológicos comúnmente descritos son el patrón de vidrio esmerilado, consolidaciones, lesiones nodulares y lesiones mixtas. Los cuales en varios de los artículos son considerados como lesiones primarias. Además de esto en una minoría se describe la morfología de otras lesiones tales como el patrón en empedrado, fibrosis, agrandamiento broncovascular e incluso anormalidades estructurales que no pertenecen al parénquima pulmonar.

En los 31 artículos de análisis se encontró que 18 de estos emplean la distribución de la lesión como herramienta importante para la descripción de hallazgos en tomografía en pacientes con Sars-Cov-2 (1–5, 10, 12,14–16, 21, 24, 25,27–31). Se registró que en 11 de los 18 artículos, se reporta una distribución periférica, siendo esta la más recurrente en las herramienta para esta descripción (2,3,5,12,16,21,24,27,29–31). Seguida de una distribución central, encontrada en 9 de los artículos de este análisis, como muy recurrente (3,4,10,12,16,21,24,27,31). En cuanto a distribución bilateral de la lesión se menciona en 7 de los artículos reportados (1,5,10,14,25,30). Pero también, de forma poco frecuente, se menciona una distribución bilateral inferior (14). Dentro de las descripciones menos recurrentes se mencionan la de forma difusa, multifocal y craneocaudal (2,28,30,31). Si bien hay descripciones de tipo parenquimatosa, centrolobular y peripleural no se les considera de importante relevancia, ni recurrencia (14,15,30).

Entonces, se encontró que el más recurrente es la distribución periférica. Mientras que los menos frecuentes corresponden a una distribución multifocal, craneocaudal y difusa.

En el análisis de los artículos recolectados, un punto importante, es la localización específica de las posibles lesiones y hallazgos imagenológicos que comprometen el parénquima pulmonar; enfatizando aún más, la ubicación de las lesiones de mayor concurrencia en la mayoría de los casos reportados. Con el objetivo de orientar a los clínicos hacia la búsqueda de afecciones en los lugares de mayor presentación, minimizando así posibles omisiones. 

Dicho esto, se puede aludir según todos los artículos analizados, la presencia de lesiones en todo el parénquima pulmonar, tanto en el lóbulo superior izquierdo, lóbulo inferior izquierdo, lóbulo superior derecho, lóbulo medio derecho, lóbulo inferior derecho, lóbulos superiores bilaterales, así como también lóbulos inferiores bilaterales; siendo aquí importante distinguir el hallazgo de lesiones en el lóbulo inferior derecho como el de mayor compromiso observado en la mayoría de los casos analizados en esta revisión (2).

Diversos autores describen parámetros para determinar la severidad de la enfermedad COVID-19. Los artículos analizados, en su mayor parte describen la gravedad de la afectación pulmonar en función del volumen de las lesiones en las distintas regiones pulmonares. Ciertos autores optan por determinar el volumen de las lesiones en los distintos lóbulos pulmonares, mientras que otros optan por determinar en base a regiones pulmonares segmentadas directamente por ellos. En definitiva, un mayor grado de afectación en cada región, y un mayor número de regiones afectadas, reflejan un mayor grado de severidad de la enfermedad. 

A continuación, se describen los parámetros más importantes para determinar la severidad de la enfermedad: 

Naibing y colaboradores, describen la gravedad de la enfermedad en función del número de lóbulos afectados, en base a una puntación de 13 puntos (1). La escala de puntuación de severidad es la que sigue: 

  • Lóbulo superior derecho: 3 puntos. 

  • Lóbulo medio derecho: 3 puntos. 

  • Lóbulo inferior derecho: 3 puntos.  

  • Lóbulo superior izquierdo: 3 puntos. 

  • Lóbulo inferior izquierdo: 0,5 puntos. 

  • Distribución periférica: 0,5 puntos. 

La gravedad de la enfermedad también puede ser determinada por el volumen de la lesión (25,26). Para tener dicho parámetro, los autores comentan que se debe medir el volumen de afectación del parénquima de 6 zonas pulmonares (3 por cada pulmón). El puntaje total de afectación se obtiene sumando el puntaje de cada zona. El puntaje de cada zona se determina de la siguiente manera (26): 

  • Puntaje 0: 0% de afectación. 

  • Puntaje 1: menor del 25% de afectación. 

  • Puntaje 2: 25 a 50% de afectación. 

  • Puntaje 3: 50 a 75 % de afectación. 

  • Puntaje 4: mayor del 75% de afectación. 

De manera similar, Schalekamp et al., describen la gravedad de la enfermedad en base al volumen de afectación pulmonar. Dichos autores establecen una escala de puntuación de 8 puntos. La puntuación final era la suma de la puntuación de cada zona pulmonar (4 zonas pulmonares propuestas por los autores); el puntaje de cada zona reflejaba su grado de afectación de la siguiente manera: 0 puntos reflejaba ausencia de lesiones, 1 punto (severidad media), que reflejaba del 0 al 50 % de afectación del parénquima en dicha zona, y 2 puntos para una afectación mayor a 50% (31). 

Varios autores optaron por describir la gravedad de cada lesión; Yang et al., describen la gravedad de las lesiones en base a su tamaño (13). Lo describen como sigue: 

  • Grado 1: tamaño menor de 1 cm de diámetro. 

  • Grado 2: tamaño de1 a 3 cm de diámetro. 

  • Grado 3: tamaño de 3 cm hasta 50% del segmento. 

  • Grado 4: tamaño mayor a 50% del segmento. 

A pesar de que en la mayor parte de estudios se describen los mismos aspectos generales sobre una lesión como su morfología, su distribución y su localización, otro tipo de descriptores como aquellos relacionados con la severidad de la lesión se toman en cuenta en un número reducido de artículos. Además, aunque se encuentren descriptores en común en varios de los estudios, todos utilizan una variedad de términos y definiciones diferentes para caracterizar una lesión tomográfica, así como escalas de gravedad diferentes o distintas morfologías de la lesión en cada artículo. Sabiendo el impacto masivo que ha tenido la pandemia en la salud, un método estandarizado de calificación y descripción de las lesiones tomográficas sería útil para afrontar la pandemia de mejor manera. Esto permitiría que la información sea compartida de forma más eficaz, y que los mismos aspectos de las lesiones se estudien en todos los pacientes que son reportados para así facilitar la comparación de los resultados obtenidos.

  1. Yang N, Shen Y, Shi C, Ma AHY, Zhang X, Jian X, et al. In-flight transmission cluster of COVID-19: a retrospective case series. Infect Dis (London, England). 2020;52(12):891–901.

  2. Wang W, Xin C, Xiong Z, Yan X, Cai Y, Zhou K, et al. Clinical Characteristics and Outcomes of 421 Patients With Coronavirus Disease 2019 Treated in a Mobile Cabin Hospital. Chest. 2020 Sep;158(3):939–46.

  3. Guillo E, Bedmar Gomez I, Dangeard S, Bennani S, Saab I, Tordjman M, et al. COVID-19 pneumonia: Diagnostic and prognostic role of CT based on a retrospective analysis of 214 consecutive patients from Paris, France. Eur J Radiol. 2020 Aug;131:109209.

  4. Gu J, Yang L, Li T, Liu Y, Zhang J, Ning K, et al. Temporal relationship between serial RT-PCR results and serial chest CT imaging, and serial CT changes in coronavirus 2019 (COVID-19) pneumonia: a descriptive study of 155 cases in China. Eur Radiol. 2020 Sep;

  5. Hadied MO, Patel PY, Cormier P, Poyiadji N, Salman M, Klochko C, et al. Interobserver and Intraobserver Variability in the CT Assessment of COVID-19 Based on RSNA Consensus Classification Categories. Acad Radiol. 2020 Sep;

  6. Kihira S, Schefflein J, Chung M, Mahmoudi K, Rigney B, Delman BN, et al. Incidental COVID-19 related lung apical findings on stroke CTA during the COVID-19 pandemic. J Neurointerv Surg. 2020 Jul;12(7):669–72.

  7. Knol WG, Thuijs DJFM, Odink AE, Maurovich-Horvat P, de Jong PA, Krestin GP, et al. Preoperative Chest Computed Tomography Screening for Coronavirus Disease 2019 in Asymptomatic Patients Undergoing Cardiac Surgery. Semin Thorac Cardiovasc Surg. 2020 Oct;

  8. Lang G, Su J, Wu W, Zhao H, Ying S, Lou H, et al. The Clinical and Radiological Manifestations in Coronavirus Disease 2019 With Negative Nucleic Acid Results. Open forum Infect Dis. 2020 Jul;7(7):ofaa252.

  9. Homayounieh F, Zhang EW, Babaei R, Karimi Mobin H, Sharifian M, Mohseni I, et al. Clinical and imaging features predict mortality in COVID-19 infection in Iran. PLoS One. 2020;15(9):e0239519.

  10. Aydin Bahat K, Parmaksiz E, Sert S. The clinical characteristics and course of COVID-19 in hemodialysis patients. Hemodial Int [Internet]. 2020; Available from: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85088814691&doi=10.1111%2Fhdi.12861&partnerID=40&md5=8802063f790e6dbe203ce9c012690012

  11. Chen M, An W, Xia F, Yang P, Li K, Zhou Q, et al. Clinical characteristics of rehospitalized patients with COVID-19 in China. J Med Virol. 2020 May;

  12. Lei P, Huang Z, Liu G, Wang P, Song W, Mao J, et al. Clinical and computed tomographic (CT) images characteristics in the patients with COVID-19 infection: What should radiologists need to know? J Xray Sci Technol. 2020;28(3):369–81.

  13. Yang W, Cao Q, Qin L, Wang X, Cheng Z, Pan A, et al. Clinical characteristics and imaging manifestations of the 2019 novel coronavirus disease (COVID-19):A multi-center study in Wenzhou city, Zhejiang, China. J Infect. 2020 Apr;80(4):388–93.

  14. Miao C, Jin M, Miao L, Yang X, Huang P, Xiong H, et al. Early chest computed tomography to diagnose COVID-19 from suspected patients: A multicenter retrospective study. Am J Emerg Med. 2020 Apr;

  15. Martino A, Fiore E, Mazza EM, Minichiello S, Brogna B, Petronilla S, et al. CT features of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia: experience of a single center in Southern Italy. Le Infez Med. 2020 Jun;28(suppl 1):104–10.

  16. Meiler S, Schaible J, Poschenrieder F, Scharf G, Zeman F, Rennert J, et al. Can CT performed in the early disease phase predict outcome of patients with COVID 19 pneumonia? Analysis of a cohort of 64 patients from Germany. Eur J Radiol. 2020 Aug;131:109256.

  17. Matos J, Paparo F, Mussetto I, Bacigalupo L, Veneziano A, Perugin Bernardi S, et al. Evaluation of novel coronavirus disease (COVID-19) using quantitative lung CT and clinical data: prediction of short-term outcome. Eur Radiol Exp. 2020 Jun;4(1):39.

  18. Li W, Su Y-Y, Zhi S-S, Huang J, Zhuang C-L, Bai W-Z, et al. Virus shedding dynamics in asymptomatic and mildly symptomatic patients infected with SARS-CoV-2. Clin Microbiol Infect  Off Publ Eur  Soc Clin Microbiol Infect Dis. 2020 Jul;

  19. Palomar-Lever A, Barraza G, Galicia-Alba J, Echeverri-Bolaños M, Escarria-Panesso R, Padua-Barrios J, et al. Hepatic steatosis as an independent risk factor for severe disease in patients with COVID-19: A computed tomography study. JGH open  an open access J Gastroenterol Hepatol. 2020 Aug;

  20. Goldberg-Stein S, Fink A, Paroder V, Kobi M, Yee J, Chernyak V. Abdominopelvic CT findings in patients with novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). Abdom Radiol (New York). 2020 Sep;45(9):2613–23.

  21. Long C, Xu H, Shen Q, Zhang X, Fan B, Wang C, et al. Diagnosis of the Coronavirus disease (COVID-19): rRT-PCR or CT? Eur J Radiol. 2020 May;126:108961.

  22. Li Z, Zeng B, Lei P, Liu J, Fan B, Shen Q, et al. Differentiating pneumonia with and without COVID-19 using chest CT images: from qualitative to quantitative. J Xray Sci Technol. 2020;28(4):583–9.

  23. Miranda Magalhães Santos JM, Paula Alves Fonseca A, Pinheiro Zarattini Anastacio E, Formagio Minenelli F, Furtado de Albuquerque Cavalcanti C, Borges da Silva Teles G. Initial Results of the Use of a Standardized Diagnostic Criteria for Chest Computed Tomography Findings in Coronavirus Disease 2019. J Comput Assist Tomogr. 2020;44(5):647–51.

  24. Zhou S, Zhu T, Wang Y, Xia L. Imaging features and evolution on CT in 100 COVID-19 pneumonia patients in Wuhan, China. Eur Radiol. 2020 Oct;30(10):5446–54.

  25. Zhang H-T, Zhang J-S, Zhang H-H, Nan Y-D, Zhao Y, Fu E-Q, et al. Automated detection and quantification of COVID-19 pneumonia: CT imaging analysis by a deep learning-based software. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2020 Jul;1–8.

  26. Xie X, Zhong Z, Zhao W, Zheng C, Wang F, Liu J. Chest CT for Typical Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR Testing. Radiology. 2020 Aug;296(2):E41–5.

  27. Xie S, Lei Z, Chen X, Liu W, Wang X, Dong Y, et al. Chest CT-based differential diagnosis of 28 patients with suspected corona virus disease 2019 (COVID-19). Br J Radiol. 2020 Aug;93(1112):20200243.

  28. Guler E, Unal NG, Cinkooglu A, Savas R, Kose T, Pullukcu H, et al. Correlation of liver-to-spleen ratio, lung CT scores, clinical, and laboratory findings of COVID-19 patients with two consecutive CT scans. Abdom Radiol (New York). 2020 Oct;1–9.

  29. Fechner C, Strobel K, Treumann T, Sonderegger B, Azzola A, Fornaro J, et al. COVID-19 and the role of imaging: early experiences in Central Switzerland. Swiss Med Wkly. 2020 Jun;150:w20304.

  30. Gaia C, Maria Chiara C, Silvia L, Chiara A, Maria Luisa DC, Giulia B, et al. Chest CT for early detection and management of coronavirus disease (COVID-19): a report of 314 patients admitted to Emergency Department with suspected pneumonia. Radiol Med. 2020 Oct;125(10):931–42.

  31. Schalekamp S, Huisman M, van Dijk RA, Boomsma MF, Freire Jorge PJ, de Boer WS, et al. Model-based Prediction of Critical Illness in Hospitalized Patients with COVID-19. Radiology. 2020 Aug;202723.

FIGURAS
AUTORES

LUIS FELIPE ULLOA GUTIÉRREZ

redacción

OSCAR EDUARDO SARMIENTO SALAZAR

redacción

JOSUÉ DAVID ESPÍN ALVARADO

redacción

DIANA ISABEL CANSECO CAIZA

redacción

MAYRA PAMELA OCHOA LANTIGUA

redacción

FABIÁN ALEXANDER ORTIZ BASTIDAS

redacción

RAÚL PUENTE VALLEJO MD. Esp.

edición

CAMILA NICOLE MUELA FLORES

publicación

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