Resumo Introdução O impacto da morfologia do septo nasal na gravidade dos sintomas obstrutivos nasais ainda não foi totalmente explorado. Objetivo Investigar se a morfologia do desvio do septo nasal avaliada pela tomografia computadorizada pode explicar a gravidade da obstrução nasal. Método O estudo incluiu 386 pacientes encaminhados para exame tomográfico de seios paranasais. Os critérios de seleção dos pacientes foram: ausência de anomalias faciais, trauma facial, cirurgia nasal e tumores nasossinusais. Imagens de tomografia computadorizada foram usadas para estimar a prevalência de desvios do septo nasal, a prevalência dos sete tipos de desvios do septo nasal de Mladina e para medir o ângulo do desvio septal. A gravidade da obstrução nasal foi avaliada pela escala Nasal Obstruction Symptom Evaluation, NOSE. A relação entre o escore da NOSE, a morfologia e o ângulo do desvio septal foi verificada por um modelo de regressão estatística em uma amostra reduzida de 225 pacientes. Resultados A prevalência de desvios do septo nasal foi de 92,7%. O desvio septal do tipo 7 foi o mais frequente (34,2%), seguido do tipo 5 (26,2%) e do tipo 3 (23,6%). Os piores escores da escala NOSE foram registrados nos desvios septais tipo 2 (45,00 ± 28,28). O ângulo médio do desvio em pacientes com obstrução nasal foi de 8,5° ± 3,24. Os escores da escala NOSE não foram significativamente associados aos tipos e ângulos do desvio septal. Conclusão Pacientes com tipos diferentes de desvios do septo nasal apresentam diferentes escores na escala NOSE. A morfologia do desvio septal à tomografia computadorizada não conseguiu explicar totalmente a gravidade da obstrução nasal.
Abstract Introduction The impact of the nasal septum morphology on the severity of obstruction symptoms has not been fully explored. Objective This study aimed to investigate whether the morphology of the deviated nasal septum assessed by computed tomography may explain nasal obstruction severity. Methods The study included 386 patients who were referred to the computed tomography examination of the paranasal sinuses. Patient selection criteria were the absence of facial anomalies, facial trauma, nasal surgery, and sinonasal tumors. Computed tomography images were used to estimate deviated nasal septum prevalence, the prevalence of Mladina's seven types of deviated nasal septum, and to measure the deviated nasal septum angle. Nasal obstruction severity was assessed by the nasal obstruction symptom evaluation, NOSE scale. The relationship between NOSE score, deviated nasal septum morphology, and deviated nasal septum angle was performed by a statistical regression model on the reduced sample of 225 patients. Results The prevalence of deviated nasal septum was 92.7%. Type 7 deviated nasal septum was the most frequent (34.2%) followed by type 5 (26.2%) and type 3 (23.6%). The worst NOSE scores were recorded in the type 2 deviated nasal septum (45.00 ± 28.28). The mean deviated nasal septum angle in patients with nasal obstruction was 8.5° ± 3.24. NOSE scores were not significantly associated with deviated nasal septum types and angles. Conclusion Patients with different types of deviated nasal septum have different NOSE scores. Computed tomography morphology of the deviated nasal septum could not fully explain the severity of nasal obstruction.
