Diseño y evaluación de un modelo predictivo para el diagnóstico del cáncer de próstata en atención primaria
- Autores: Alicia Vivo
- Directores de la Tesis: José Antonio Rodríguez (dir. tes.), Pedro Juan Tárraga López (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2012
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Joaquín Carballido Rodríguez (presid.), Abelardo García de Lorenzo (secret.), Jesús Culebras Fernández (voc.), Arancha Gálvez Casas (voc.), Miguel Angel Dapena Crespo (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Se ha presentado la tesis dividida en 6 capítulos. En los primeros 2 capítulos se ha presentado el estado del arte sobre los estudios realizados acerca de la incidencia del cáncer de próstata a diferentes escalas.
En nuestro estudio se han recogido datos epidemiológicos de 102 pacientes.
De la encuesta (ver ANEXO 1) realizada a los pacientes donde se recogen distintas variables epidemiológicas de interés en relación con el cáncer de próstata destacan los siguientes datos: En pacientes con antecedentes de Primer Grado está relacionado de manera importante para la obtención de un resultado positivo de biopsia, así como para el diagnóstico de cáncer. En este caso se ha trabajado con dos variables como se muestra a continuación: ¿ Biopsia= {Positiva, Negativa}. No se dispone del valor de esta variable para todos los casos, ya que no todos los especialistas han decidido realizar una biopsia a su paciente aunque, como se ha comentado, cumplan criterios para ello.
¿ Diagnóstico= {Normal, HBP, Cáncer}. Por otro lado, sí se dispone de esta variable para casi todos los casos.
Los pacientes cuya dieta estaba exenta de carnes presentaban un 100% de biopsias negativas. No se encontró relación con el Índice de Masa Corporal (IMC), como sí muestran otros estudios al respecto, tal vez por disponer de una muestra mayor.
Se encontró que las medias de edad y puntuación final del cuestionario I-PSS-L, son estadísticamente menores en pacientes diagnosticados como normales, que en pacientes con HBP.
En cuanto a las variables Volumen prostático, PSA y Tacto Rectal se encuentran las siguientes relaciones estadísticamente significativas: Para volúmenes prostáticos pequeños (<30 cc), las biopsias resultantes son positivas.
Respecto a los datos de PSA, no se encontraron diferencias significativas entre 3-6 ng/ml en su relación con biopsia: sí se encuentra para diagnóstico Normal y HBP. Para PSA > 20 ng/ml, el 100% de las biopsias son positivas. Con medias de PSA menores hay mayor relación con Diagnóstico Normal, respecto a HBP y Cáncer.
La falta de relaciones estadísticas de esta variable en los distintos rangos establecidos en el estudio, puede ser explicada en gran parte por la falta de un criterio uniforme entre los distintos especialistas a la hora de realizar la biopsia prostática, realizándose ésta a partir de PSA de 4 ng/ml, otros suman a éste el índice psal/total < 0,20 ng/ml y otros tienen encuentra la velocidad de PSA. De esta forma se dejarían de diagnosticar a un no despreciable número de pacientes con cánceres en estadios incipientes. Por otro lado, es conveniente remarcar que la utilización del PSA como cribado de cáncer de próstata hoy por hoy está lleno de incertidumbres, puesto que se descubrirían muchos cánceres que tal vez no darían síntomas durante la vida del paciente, eso sin despreciar los posible daños y complicaciones del tratamiento.
En cuanto a Tacto Rectal con Nodularidad queda relacionado con Diagnóstico de Cáncer.
Se ha realizado una pequeña introducción al lector sobre el aprendizaje automático y su uso para apoyo al diagnóstico en el contexto de la Atención Primaria. El objetivo ha sido mostrar que con variables fáciles de obtener (en tiempo y dinero) en consultas de A.P., es posible anticipar el diagnóstico de patología prostática de un paciente.
Después de construir distintos clasificadores (principalmente árboles de decisión y modelos de regresión logística), se ha visto que,, trabajando con la base de datos obtenida a lo largo de 3 años en consultas, es posible predecir el Diagnóstico de los pacientes con hasta un 75% de tasa de aciertos, siendo las variables predictivas más comúnmente identificadas como importantes para estos modelos: ¿ PSA ¿ Volumen ¿ Tacto Rectal ¿ Total del cuestionario I-PSS-L Aunque la tasa de aciertos es considerablemente alta, todavía sería necesario construir modelos con variables más refinadas y quizás con un mayor número de pacientes, para aumentar la precisión de las predicciones.
Además, como trabajo futuro, se considera interesante poder asociar un coste según qué fallo en la predicción, ya que no se considera igual de importante un fallo al predecir que un paciente con Cáncer está sano, que predecir que un paciente sano sufre Cáncer.
Según el caso y el contexto de aplicación, nos interesaría sesgar las predicciones hacia un tipo de acierto concreto.
Con esto, se considera se abre un campo de aplicación interesante para la predicción temprana de patologías prostáticas en consultas de A.P., con la intención de que los sistemas predictivos construidos apoyen al diagnóstico y puedan ahorrar tiempo y dinero al paciente y a la sanidad pública.
Como conclusión última y más importante, el abordaje del paciente en la consulta de Atención Primaria tiene como premisa ser integral. En la última década, con el inicio del uso del PSA, se admite en muchos casos como única prueba a tener en cuenta; sin embargo, recomendamos utilizar todas las armas disponibles para el diagnóstico, desde una correcta recogida de datos para la elaboración de la historia clínica hasta el uso adecuado de las pruebas complementarias a nuestro alcance, ya que como se ha podido ver en este estudio, la conjunción de los Datos Epidemiológicos, PSA, Tacto Rectal y medida del Volumen prostático nos acerca a un forma importante al diagnóstico.
