Predicción del riesgo de mortalidad en trasplante autólogo hematopoyético. Índice del GATMO

• Berro, M. ^[1] ; Arbelbide, J.A. ^[2] ; Rivas, M.M. ^[1] ; Basquiera, A.L. ^[2] ; Ferini, G. ^[2] ; Vitriu, A. ^[5] ; Foncuberta, C. ^[5] ; Fernández Escobar, N. ^[6] ; Requejo, A. ^[6] ; Milovic, V. ^[3] ; Yantorno, S. ^[4] ; Szelagowsky, M. ^[4] ; Martínez Rolon, J. ^[7] ; Bentolila, G. ^[7] ; García, J.J. ^[8] ; García, P.A. ^[8] ; Caeiro, G. ^[8] ; Castro, M. ^[9] ; Jaimovich, G. ^[9] ; Palmer, S. ^[10] ; Bullorsky, E. ^[10] ; Saslavsky, M. ^[11] ; Duarte, P. ^[12] ; Cerutti, A. ^[13] ; Jarchum, G. ^[14] ; Rizzi, M.L. ^[14] ; Trucco, J. ^[1] ; Bet, L. ^[1] ; Tisi Baña, F. ^[1] ; Kusminsky, G. ^[1]
  1. [1] Hospital Universitario Austral

     Hospital Universitario Austral

     Argentina

     
  2. [2] Hospital Italiano de Buenos Aires

     Hospital Italiano de Buenos Aires

     Argentina

     
  3. [3] Hospital Alemán

     Hospital Alemán

     Argentina

     
  4. [4] Hospital Italiano La Plata

     Hospital Italiano La Plata

     Argentina

     
  5. [5] Instituto Alexander Fleming
  6. [6] Fundación Favaloro
  7. [7] FUNDALEU
  8. [8] Hospital Privado de Córdoba
  9. [9] Sanatorio Anchorena
  10. [10] Hospital Británico Bs As
  11. [11] CETRAMOR
  12. [12] CEMIC
  13. [13] Sanatorio Británico, Rosario
  14. [14] Sanatorio Allende, Córdoba

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• Localización: Revista Hematología, ISSN 0329-0379, ISSN-e 2250-8309, Vol. 21, Nº. 3, 2017 (Ejemplar dedicado a: SEPTIEMBRE - DICIEMBRE 2017), págs. 274-280
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Prediction of mortality risk in autologous hematopoietic transplantation. GATMO score
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    Introducción. Existen en la literatura distintos estudios que han intentado predecir la mortalidad luego del trasplante autólogo de células precursoras hematopoyéticas (TACPH). El más utilizado hasta el presente es el índice de comorbilidades HCT-CI. No hay una herramienta de uso en la práctica diaria que combine diferentes aspectos más allá de las comorbilidades. Objetivo. Desarrollar un nuevo índice que combine las comorbilidades junto con otros factores clínicos y analizar su impacto en la mortalidad libre de enfermedad (MLE) y sobrevida global (SG) en una cohorte de TACPH de Argentina. Como objetivo secundario evaluar la asociación con eventos de morbilidad temprana (ARM, shock y diálisis).Materiales y métodos. Analizamos de manera retrospectiva 2068 historias clínicas de pacientes adultos que recibieron un TACPH en nuestros centros desde enero/2000 y abril/2017 debido a mieloma múltiple o linfomas. Comparamos la MLE y recaída con IC (test de Gray), la SG con logrank (Kaplan-Meier); para los análisis multivariados (AMV) utilizamos Fine-gray para los eventos con riesgo competitivo. Incluimos en el índice todos los factores que resultaron significativos en el análisis multivariado para MLE y asignamos 1 punto para aquellos factores cuyo hazard ratio fue menor de 3.5 y 2 puntos si el HR fue ≥3.5.Resultados. La edad media fue de 51 años (rango 15-75); 59% fueron masculinos, 52% la patología de base era mieloma múltiple, 30% linfoma no Hodgkin y 18% linfoma de Hodgkin. Cincuenta y tres por ciento se encontraba en RC, 44% en RP y 3% con enfermedad estable/progresada; 13% recibió 3 o más líneas de tratamiento quimioterapéutico previo al trasplante (severamente pre-tratados). Con res-pecto a las comorbilidades, 58% tuvo un HCT-CI de riesgo bajo (puntaje 0), 29% intermedio (1-2) y 13% riesgo alto (≥3). La media de seguimiento fue de 1.9 años (rango 100 días-14 años). La MLE temprana (día 100) fue del 3,1%, a largo plazo (1-3 años) de 4,7-5,8% y la SG (1-5 años) 89-66%.Luego del AMV los factores de riesgo que mostraron una asociación significativa independiente para la MLE y fueron incluidos en el índice fueron: género masculino (1 punto), edad 55-64 años (1 punto), ≥65 años (2 puntos), HCT-CI ≥3 (1 punto), linfoma de Hodgkin (1 punto) y linfoma no Hodgkin (2 pun-tos). El hazard ratio para MLE mostró un incremento proporcional con el puntaje. Los pacientes fueron agrupados como riesgo bajo (RB) con un puntaje 0-1 (686, 33%), riesgo intermedio (RI) puntaje 2-3 (1109, 53%), riesgo alto (RA) puntaje 4 (198, 10%) y riesgo muy alto (RMA) ≥5 (75, 4%). El puntaje tuvo un impacto significativo en la MLE temprana (día 100: 1.5% vs 2,4% vs 7,6% vs. 17.6% para RB, RI, RA y RMA respectivamente), MLE a largo plazo (1-3 años 1,8-2,3% vs. 3,8-4,9% vs. 11,7-14,5% vs. 25,0-27,4%, respectivamente, p<0.00001) y en la SG (1-5 años 94-73% vs. 89-64% vs. 76-47% vs. 65-52% respectivamente, p<0.00001). Todos los eventos tempranos de morbilidad tuvieron un incremento proporcional con el puntaje. No se encontró asociación con la tasa de recaída. Conclusiones. En una cohorte de más de 2000 TA-CPH realizados en Argentina, desarrollamos un nuevo índice que se asocia significativamente con la SG a largo plazo debido a un incremento de la MLE. Esta herramienta puede ayudar a ajustar la dosis de los acondicionamientos y a seleccionar qué pacientes pueden ser candidatos a programas de trasplante autólogo ambulatorio.

  • English

    Background. There have been several efforts to predict mortality after autologous stem cell transplantation (ASCT), like the Hematopoietic Stem Cell Transplant Comorbidity Index (HCT-CI), described by Sorror for allogeneic HSCT. This index has demonstrated its value in ASCT by several groups including us. Nowadays, there is no valid score in the setting of ASCT applicable to the clinical practice combining comorbidities with other patient characteristics.Aims. To describe a comprehensive score including comorbidities with other clinical factors and analyze the impact of this score in non-relapse mortality (NRM), overall survival (OS) and early morbidity end-points (mechanical ventilation, shock or dialysis) after ASCT in a large cohort of patients transplanted in Argentina. Methods. We retrospectively reviewed data of 2068 adult patients who received an ASCT in our centers (01/2000-04/2017) for multiple myeloma or lymphoma. We compared NRM and relapse with Grey test, OS with Kaplan Meyer and long term multivariate analysis (MVA) for NRM with fine-Gray regression. All the factors remaining significant after MVA for NRM were included in the score, and were assigned a value of 1 if the hazard ratio was < 3.5, or 2 if the HR was ≥3.5.Results. Mean age was 51 years; 59% were male, 52% had multiple myeloma (MM), 30% non-Hodgkin lymphoma (NHL) and 18% Hodgkin lymphoma (HL). Fifty-three percent were in CR, 44% in PR and 3% SD/PD; 13% received three or more chemotherapy lines before transplant (heavily pre-treated). Regarding comorbidities, 58% had HCT-CI 0, 29% 1-2 and 13% ≥3. Median follow up was 1.1 years (range 100 days-14 years). Early NRM (day 100) was 3.1%, 1-3 years was 4.7-5.8% and OS (1-5 years) was 89-66%. On MVA risk factors showing an independent significant impact with NRM were: male patients (1 point), age 55-64 (1 point), ≥65 years (2 points), HCT-CI ≥3 (1 point), HL (1 point) and NHL (2 points). The hazard ratio for NRM increased proportionally with the score. Patients were grouped as low risk (LR) with a score 0-1 (686, 33%), intermediate risk (IR) score 2-3 (1109, 53%), high risk (HR) score 4 (198, 10%) and very high risk (VHR) score ≥5 (4%). The score was associated with a progressive increase in all the early morbidity end-points. Moreover, the score was significantly associated with early NRM (day 100: 1.5% vs 2.4% vs 7.6% vs. 17.6%) as well as long term (1-3 years 1.8-2.3% vs. 3.8-4.9% vs. 11.7-14.5% vs. 25.0-27.4% respectively, p<0.0001; hazard ratio, 95% CI, ref LR: 2.2, 1.2-3.9; 6.4, 3.3-12.4; 14.0, 6.9-28.2) and OS (1-5 years 94-73% vs. 89-75% vs. 76-47% vs. 65-52% respectively, p<0.0001; hazard ratio, 95% CI, ref LR: 1.4, 1.1-1.8; 2.5, 1.8-3.6; 3.9, 2.6-6.1).Conclusions. We describe a novel score predicting NRM and OS in a large cohort of more than 2000 autologous transplants performed in Argentina. This tool can serve for tailoring conditioning regimens or defining risk for outpatient transplant programs.