Hábitos de fotoprotección en los niños que concurren a Dermatología Pediátrica del Centro Hospitalario Pereira Rosell: Photoprotective habits in children seen at the Pediatric Dermatology Unit of CHPR

Introducción: la exposición a la radiación ultravioleta durante la infancia y la adolescencia juega un papel trascendente en el desarrollo futuro del cáncer de piel. Los niños se exponen al sol tres veces más que los adultos y antes de los 21 años se ha recibido entre el 50 y el 80 % de la radiación solar total. Objetivo: conocer qué saben los padres de la población objetivo sobre los efectos del sol en la piel y los ojos, y cuáles son sus hábitos de fotoprotección, los de sus hijos y los factores relacionados con ello. Métodos: estudio transversal a padres de niños que concurrieron a la policlínica de Dermatología Pediátrica del Centro Hospitalario Pereira Rossell durante los meses de octubre 2013 a enero 2014. Resultados: se entrevistó a un total de 100 padres, la media de edad de los hijos fue de 7,85 años, el 62% de los niños eran provenientes de familias de bajo nivel socioeconómico y educacional. El 43% de los encuestados respondió que le gusta estar bronceados, en comparación con un 28% que no le gusta. La medida de fotoprotección más utilizada tanto por padres (73%) como por hijos (86%) fue el protector solar, seguida de los lentes de sol en los adultos y del uso rutinario de sombrero en los niños. Conclusiones: los métodos utilizados se basan en gran medida en el uso de protectores solares con un uso inadecuado de los mismos en gran parte de los encuestados.

Computerized Medical Diagnosis of Melanocytic Lesions based on the ABCD approach

Melanoma is a type of skin cancer and is caused by the uncontrolled growth of atypical melanocytes. In recent decades, computer aided diagnosis is used to support medical professionals; however, there is still no globally accepted tool. In this context, similar to state-of-the-art we propose a system that receives a dermatoscopy image and provides a diagnostic if the lesion is benign or malignant. This tool is composed with next modules: Preprocessing, Segmentation, Feature Extraction, and Classification. Preprocessing involves the removal of hairs. Segmentation is to isolate the lesion. Feature extraction is considering the ABCD dermoscopy rule. The classification is performed by the Support Vector Machine. Experimental evidence indicates that the proposal has 90.63 % accuracy, 95 % sensitivity, and 83.33 % specificity on a data-set of 104 dermatoscopy images. These results are favorable considering the performance of diagnosis by traditional progress in the area of dermatology