Aplicabilidad de un modelo predictivo de muerte por resección de cáncer de pulmón a la toma de decisiones individualizadas

• Autores: Nuria M. Novoa, Marcelo Fernando Jiménez López, Gonzalo Varela Simó
• Localización: Archivos de bronconeumología: Organo oficial de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica SEPAR y la Asociación Latinoamericana de Tórax ( ALAT ), ISSN 0300-2896, Vol. 39, Nº. 6, 2003, págs. 249-252
• Idioma: español
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• Resumen

  • Objetivo: Evaluar la fiabilidad de un modelo de regresión logística para predecir el riesgo individual de muerte por resección de cáncer pulmonar (CP).

    Método: Estudio de 515 casos consecutivos sometidos a resección pulmonar anatómica (lobectomía o neumonectomía) por CP entre enero de 1994 y diciembre de 2001. La variable dependiente fue la mortalidad hospitalaria o extrahospitalaria en los 30 días siguientes a la intervención; las variables independientes continuas: la edad, el índice de masa corporal y el volumen espiratorio forzado en el primer segundo, en porcentaje del teórico (FEV1ppo), y las variables independientes binarias: cardiopatía isquémica, diabetes mellitus, arritmia preoperatoria, quimioterapia de inducción, tipo de resección realizada (lobectomía o neumonectomía), resección de pared torácica, extensión tumoral (tumor localizado o extendido) y transfusión sanguínea perioperatoria. Todas las variables han sido recogidas de forma prospectiva. Se ha realizado un análisis univariante utilizando tablas de contingencia para las variables binarias y ANOVA para las continuas; posteriormente, se ha efectuado un análisis de regresión logística por pasos hacia atrás y se ha calculado la probabilidad de muerte para cada caso individual. Con este valor se ha construido una curva ROC utilizando como variable de estado la aparición de muerte operatoria.

    Resultados: En el análisis multivariante, las siguientes variables se han encontrado relacionadas de forma independiente con la mortalidad: edad (p < 0,001; odds ratio [OR] = 1,11), extensión tumoral (p = 0,002; OR = 3,47) y transfusión perioperatoria (p = 0,004; OR = 3,87). El área bajo la curva ROC es de 0,77, pero esto es debido a una especificidad elevada, ya que ningún caso de complicación pudo ser predicho.

    Conclusión: Aunque se encuentran algunas variables relacionadas con la muerte operatoria, el modelo descrito no es capaz de predecir la muerte operatoria. Por tanto, la aplicabilidad a la toma de decisiones individualizadas es de escasa utilidad.