Resumen de Un método para individualizar el riesgo de una errónea clasificación ganglionar negativa en el cáncer de colon
David Martínez Ramos, V. Javier Escrig Sos, Jane S. Hoashi, Isabel Rivadulla-Serrano, José Luis Salvador Sanchís, Juan Ruiz del Castillo
Introducción y objetivos En el cáncer de colon, el número de ganglios linfáticos que se deberían analizar antes de clasificar a un paciente como libre de afectación ganglionar ha sido ampliamente discutido. Se propone un modelo matemático basado en el teorema de Bayes para calcular la probabilidad de error (PE) similar al utilizado habitualmente para la evaluación de una prueba diagnóstica pero adaptado a una variable cuantitativa como es un recuento ganglionar.
Métodos Se revisaron las historias clínicas de 480 pacientes intervenidos de forma programada de cáncer de colon con intención curativa, excluyendo los casos que presentaban metástasis de cualquier tipo. Con el fin de calcular las PE, para la serie completa y para diversos subgrupos de pacientes (tumores T2, T3, y T4) se aplicó la fórmula que proponemos basada en dicho teorema de Bayes.
Resultados Para las probabilidades de error al clasificar un paciente como N negativo que oscilaran entre un 5% hasta un 1� (próximo o prácticamente 0), la mínima cifra de ganglios negativos necesarios para analizar fluctuó entre 7 y 17 respectivamente para la serie completa. Esta cifra mínima también fue cambiante para los diversos subgrupos (tumores T2, T3, y T4) considerados. Fundamentalmente, tales cifras dependen de las características de la casuística de un grupo de trabajo concreto en cuanto a prevalencia de casos N+ que manejen, y de su capacidad históricamente demostrada para recolectar e identificar ganglios positivos en los pacientes que los presentaran.
Conclusión Desde el punto de vista matemático, el número mínimo de ganglios que se deberían analizar en el cáncer de colon para clasificar a un paciente como N negativo no es una constante. Este depende del error que se esté dispuesto a asumir para tal diagnóstico, puede estar en función de ciertos rasgos del tumor, y además, se debería adaptar a la casuística de cada grupo de trabajo.
