Desarrollo de un modelo predictivo de supervivencia en pacientes con cáncer avanzado

• Autores: Y. Vilches Aguirre
• Directores de la Tesis: Alberto Alonso Babarro (dir. tes.), Jaime Feliu Batlle (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2017
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Rodolfo Álvarez Sala Walther (presid.), Beatriz Castelo Fernández (secret.), Ana María Jiménez Gordo (voc.), Manuel Gonzalez Barón (voc.), Enrique Casado Sáenz (voc.)
• Materias:
  • Ciencias médicas
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • INTRODUCCIÓN: Predecir la supervivencia que tendrán los pacientes con cáncer avanzado ingresados en una Unidad de Cuidados Paliativos, es un aspecto de gran importancia desde el punto de vista asistencial y ético. Los profesionales que atendemos a estos pacientes, nos enfrentamos diariamente a la difícil toma de decisiones sobre la forma de utilizar de manera racional y beneficiosa para el paciente los recursos diagnósticos y terapéuticos que ofrece un hospital de tercer nivel. Además, tenemos que decidir, de acuerdo con la situación clínica y con el deseo del paciente y de su familia, el sitio más adecuado para la continuidad de cuidados. Por último, los pacientes y sus familiares pueden querer ser informados acerca del tiempo que les queda de vida, y esta previsión de supervivencia puede influir en muchas de las decisiones que tomamos de manera conjunta. Sin embargo, a pesar de que se han desarrollado y validado distintos modelos predictivos en éstas unidades, se utilizan poco en la práctica clínica, bien por su complejidad o por la dificultad en utilizar la información que aportan para la toma de decisiones. Por este motivo, acabamos utilizando únicamente nuestra propia estimación de esperanza de vida para tomar decisiones sobre los pacientes, con la subjetividad y dificultad que esto conlleva.

    OBJETIVOS: Determinar cuáles son los factores predictivos de supervivencia en una cohorte de pacientes con cáncer avanzado ingresados en una Unidad de Cuidados Paliativos de un hospital de tercer nivel, construir un modelo pronóstico que además de ser lo más sencillo y objetivo posible, incluya variables con interés clínico y comparar su capacidad predictiva con otros modelos pronósticos existentes.

    PACIENTES Y MÉTODO: Estudio observacional, de cohortes prospectivo realizado en la Unidad de Cuidados Paliativos Agudos del Hospital Universitario La Paz de Madrid. La selección de los participantes se realizó mediante una inclusión sistemática consecutiva de pacientes con cáncer avanzado y terminal que ingresaron en dicha unidad entre enero de 2012 y abril de 2015. La variable principal fue la supervivencia, establecida como el periodo de tiempo desde el ingreso hasta el fallecimiento. Se analizaron más de 60 variables de filiación y posibles predictoras. Con las variables significativas en el análisis univariante, se utilizó el modelo de regresión de Cox multivariante y mediante un método de selección de variables por pasos hacia adelante, se ajustaron diversos modelos, seleccionando aquel con mejor ajuste a los datos (menor criterio de información de Akaike).

    El proyecto de investigación fue aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica (CEIC).

    RESULTADOS: Se incluyeron 959 pacientes. La mediana de supervivencia fue de 20 días. El modelo pronóstico presentado en forma de nomograma que hemos denominado LaPaz Score consta de 11 variables. Incluye una medida de valoración funcional (porcentaje de caída del Índice de Barthel), una medida de valoración nutricional con escala nutricional validada (Valoración Global Subjetiva), dos variables de evaluación de síntomas (severidad de la disnea y de la astenia), dos variables de signos clínicos (edemas y frecuencia cardiaca), una medida de valoración cognitiva (detección del delirium) y variables analíticas (leucocitos, PCR, sodio y LDH). La capacidad predictiva del modelo fue buena con un índice de concordancia de Harrell de 0,70. El modelo mostró una buena calibración, estableciendo cuatro grupos de riesgo bien definidos, con una mediana de 7, 18, 37 y 73 días de supervivencia. El área bajo la curva ROC (AUC) fue de 0,76; 0,78; 0,76 y 0,76 a los 15, 30, 60 y 90 días respectivamente.

    Cuando se comparó con otros índices pronósticos se observó que su capacidad predictiva era mayor que la del Palliative Prognostic Index (PPI) y que la del Nomograma Pronóstico de Supervivencia (NPS) mostrando mayor AUC en todos los periodos de tiempo analizados. Cuando se añadió la estimación clínica de supervivencia a LaPaz Score, el índice de concordancia de Harrell fue de 0,77 y su capacidad predictiva resultó mayor que la de otros modelos que también incluyen la predicción clínica de supervivencia, como el Palliative Prognostic Score (PaP Score) y el Delirium Palliative Prognostic Score (Delirium PaP Score), con un AUC de 0,87; 0,86; 0,82 y 0,84 a los 15, 30, 60 y 90 días respectivamente. El peso de la predicción clínica de supervivencia sobre el total del índice fue sólo de un 25%.

    CONCLUSIONES: Hemos identificado una serie de factores pronósticos que se relacionan con una menor supervivencia en pacientes con cáncer avanzado ingresados en una Unidad de Cuidados Paliativos Agudos. A partir de esas variables hemos construido un nomograma pronóstico que tiene en cuenta parámetros funcionales, nutricionales, clínicos y analíticos y es capaz de predecir correctamente la supervivencia a 15, 30, 60 y 90 días. La inclusión de la predicción clínica de supervivencia como variable en el modelo mejora su capacidad predictiva. Este modelo pronóstico puede ser muy útil como ayuda para tomar decisiones en pacientes con cáncer avanzado al final de la vida.