Carcinoma de células renales y modelo de predicción posnefrectomía radical

• Autores: Claudia Patricia Gómez Escobar, Rodolfo Varela
• Localización: Urología colombiana, ISSN 2027-0119, ISSN-e 0120-789X, Vol. 20, Vol. 2 (Agosto), 2011, págs. 13-18
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    El carcinoma renal de células claras (CRCC) es una patología agresiva en la que en los últimos años se han evidenciado avances en el conocimiento de su biología. El pilar de su tratamiento es quirúrgico, así pues, una vez agotado este recurso, es indispensable reconocer los pacientes con factores pronósticos adversos y clasificarlos por riesgo de recaída y progresión. Objetivo: aplicar un modelo de predicción de supervivencia (Ssign Score Algorithm, Clínica Mayo) a una serie de pacientes llevados a nefrectomía radical en el Instituto Nacional de Cancerología (INC) durante el periodo 2006-2010, con patología definitiva de CRCC, como un primer paso para la validación del mismo en nuestra población. Materiales y métodos: se revisaron las historias clínicas de los pacientes llevados a nefrectomía radical en el INC en el periodo 2006- 2010, recolectándose los datos demográficos básicos, modo de diagnóstico y síntomas a la presentación.

    Los datos se sometieron a pruebas estadísticas básicas y a la aplicación del nomograma pronóstico. Resultados:

    se incluyeron 28 pacientes correspondientes a 14 hombres y 14 mujeres, con una edad promedio de 58,7 años, y un seguimiento promedio 18,7 meses. Se demuestra una gran concordancia entre la mortalidad predicha y la real de la serie. Conclusión: el SSIGN es un modelo de predicción que en esta revisión es acertado, aunque se debe aplicar a un número más amplio de pacientes para determinar su utilidad real. Es probable que la capacidad de predicción del modelo mejore si se tienen en cuenta no solo las características del tumor sino también las del huésped

  • English

    Clear cell Renal cell carcinoma (RCC) is an aggressive condition. In recent years great advances have been made in our understanding of the biology of this disease. Surgery continues to be the Gold Standard for its treatment. However it is very important to identify patients with adverse prognostic factors, and classify them according to their recurrence and progression risk. Purpose: To apply a survival prediction model (SSIGN SCORE ALGORITHM, Mayo Clinic) to a series of patients who underwent radical nephrectomy with final pathology report of clear cell RCC at The Instituto Nacional de Cancerología (INC) between 2006-2010, as a first step for the validation of the algorithm in our institution. Methods: Medical records of patients who underwent radical nephrectomy in the INC between 2006 and 2010 were reviewed. Demographic data, diagnosis and presenting symptoms were analyzed. Basic statistical tests were performed, and the nomogram was filled for each patient. Results: 28 patients (14 men and 14 women) with a mean age of 58.7 years were included. Mean follow-up was 18.7 months. A strong agreement between the predicted and real mortality was seen. Conclusion: The SSIGN is an accurate prediction model according tour series.

    However it should be applied to a larger number of patients to determine its utility. The prediction capacity can be improved if patients characteristics, and not only tumor characteristics, are included.