Resumen de Modelo predictivo preoperatorio para la recidiva bioquímica en pacientes con cáncer de próstata localizado tratados con prostatectomía radical en monoterapia

Roberto Molina Escudero, Felipe Herranz Amo, Álvaro Páez Borda, Carlos Hernández Fernández

• OBJETIVOS: Identificar los factores clínicos pre-prostatectomía pronósticos de recidiva bioquímica (RB) y elaborar un modelo predictivo para la RB basándose en variables predictivas clínicas previas a la prostatectomia radical (PR).

  MÉTODOS: Analizamos retrospectivamente los pacientes con cáncer de próstata clínicamente localizado tratados con PR en monoterapia pN0-pNx, con un seguimiento mínimo de 12 meses entre 1996 y 2007. Consideramos como RB la persistencia o elevación del PSA después de la PR > 0,4 ng/ml en ascenso en la siguiente determinación. Las variables clínicas analizadas fueron PSA, estadio clínico y score Gleason de la biopsia(SGB). Realizamos un análisis uni y multivariante mediante regresión logística para determinar las variables asociadas con la RB. Desarrollamos un modelo matemático para estimar la RB en base a las variables identificadas según la ecuación de función logística y diseñamos una hoja de cálculo en Excel para su aplicación.La calibración y discriminación se realizaron mediante la prueba de Hosmer-Lemeshow y una curva ROC determinando el área bajo la misma.

  RESULTADOS: Incluimos 627 pacientes. La mediana de edad fue de 64 años con una mediana de seguimiento de 87 meses. La mediana de PSA fue 8 ng/ml. El 68,6% de los pacientes tenía un PSA ? 10 ng/ml, el 53,1% un SGB ? 6 y el 61,7% un estadio clínico cT1a-c. En 204(32,5%) pacientes se observó RB, debiéndose en 39 casos a persistencia bioquímica. La mediana de tiempo hasta la RB fue 28 meses, aconteciendo el 89,7% en los 8 primeros años.

  En el análisis multivariante el PSA y el SGB resultaron factores predictores independientes de RB (p=0,001), mientras que el estadio cT2c presentó tendencia a la significación estadística (p=0,06). Las tres variables fueron incluidas en la ecuación del modelo. La especificidad fue del 93,6%, la sensibilidad del 36,8% y una exactitud global del 75,1%. El modelo presentó una capacidad predictiva del 73% y una p< 0,001.

  CONCLUSIONES: El PSA y el SGB son las variables clínicas pronosticas independientes relacionadas con la supervivencia libre de RB. El modelo predictivo desarrollado permite estimar con una fiabilidad del 73% el riesgo de RB.