[ES] El cáncer de pulmón es ya la neoplasia más diagnosticada en el mundo, así como la causa más frecuente de muerte por cáncer. Aunque la resección quirúrgica es la base del tratamiento cuando la enfermedad está localizada, ésta es también la opción que plantea más riesgos inmediatos. La estricta selección de los candidatos a resección pulmonar se realiza en base a las guías clínicas vigentes, en las que destaca el valor del consumo de oxígeno obtenido mediante una prueba de ejercicio cardiopulmonar, como el gold standard en predicción de riesgo cuando los pacientes tienen una prueba de función pulmonar alterada. No obstante, esta prueba tiene una serie de limitaciones que impiden que todos los pacientes que la precisan para su evaluación preoperatoria puedan desarrollarla. Nuestro trabajo se centra en el diseño de un modelo de regresión lineal que prediga el valor del consumo de oxígeno en función de variables clínicas del paciente (la edad y la difusión de CO), y de los datos sobre su actividad física diaria medidos mediante un podómetro (distancia recorrida en un día). El valor de consumo de oxígeno estimado mediante dicho modelo permite diferenciar dos poblaciones con una probabilidad diferente de presentar complicaciones postoperatorias tras una resección pulmonar. Asimismo, predice con mayor exactitud que la prueba de esfuerzo cardiopulmonar la posibilidad de que el paciente las presente
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