Reconstrucción de defectos perineales utilizando nuestro algoritmo. Revisión de casos
Reconstruction of perineal defects using our algorithm. Case review
Rev. argent. cir. plást; 30 (3), 2024
Publication year: 2024
Las reconstrucciones de defectos perineales resultan un gran desafío reconstructivo por cuyo motivo se ideó un algoritmo para darles solución. Desde enero de
2022 a enero 2024 se realizaron seis reconstrucciones, utilizando hasta dos colgajos simultáneamente. La etiología fue traumática, infecciosa o posresectiva.
Se tuvieron en cuenta características propias del defecto como:
superfi cie, profundidad y estructuras comprometidas; y propias del paciente como enfermedades preexistentes, sexo y edad. Se realizaron nueve colgajos en total en seis pacientes, cuatro colgajos anterolaterales del muslo, un colgajo V-Y basado en la circunfl eja femoral medial, uno basado en la perforante profunda femoral, uno en la perforante cutánea de la arteria pudenda interna y otro en la perforante cutánea de la arteria pudenda externa. Se obtuvieron resultados funcionales y estéticos satisfactorios, mejorando la calidad de vida de los pacientes, disminuyendo estancia hospitalaria y tiempos de reinserción laboral. Los médicos residentes del servicio recibieron una formación teórico práctica fructífera y obtuvieron autonomía para resolver un tipo de patología desafi ante. En un hospital universitario puede emplearse un algoritmo terapéutico reconstructivo, que asegure en primera instancia la resolución de defectos perineales y que ofrezca al cirujano en formación un marco teórico práctico para desenvolverse exitosamente.
Perineal defect reconstructions present a significant reconstructive challenge, which is why an algorithm was devised to address them. From January
2022 to January 2024, six reconstructions were performed, using up to two
flaps simultaneously. The etiology was traumatic, infectious, or post-resective. Characteristics of the defect such as surface area, depth, and involved
structures were considered, as well as patient-specific factors like pre-existing conditions, sex, and age.