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    Aplicabilidad del score COPD-LUCSS-DLCO en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica: análisis en condiciones de práctica clínica habitual

    Revista Clínica Española 2018;218(7): 336-341

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    FIGUEIRA GONÇALVES JM, PÉREZ MÉNDEZ LI, GURBANI N, GARCÍA-TALAVERA I, PÉREZ PINILLA JL

    Revista Clínica Española 2018;218(7): 336-341

    Tipo artículo: Artículo

    Resumen del Autor: Introducción El score COPD-LUCSS-DLCO ha sido validado como una herramienta predictiva capaz de identificar pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y alto riesgo de fallecer por cáncer de pulmón (CP). No obstante, hasta la fecha no se han realizado estudios acerca de su uso en la práctica clínica habitual. El objetivo del estudio fue estimar las puntuaciones del score COPD-LUCSS-DLCO en pacientes con EPOC atendidos en consultas de Neumología, así como determinar la incidencia de CP en cada uno de los subgrupos. Material y métodos Estudio observacional retrospectivo de una cohorte de 159 pacientes con EPOC en seguimiento en consultas ambulatorias de Neumología. Se calculó la puntuación del score COPD-LUCSS-DLCO (puntuación de 0-8) a cada uno de los sujetos, considerando bajo riesgo (BR) entre 0-3 puntos y alto riesgo (AR) ≥ 3,5 puntos. Se estimó la incidencia del CP en cada uno de los subgrupos. Resultados El 62% presentaban un score de AR. Se estimó una tasa global de CP de 30 por 1.000 pacientes con EPOC-año (IC 95%:16-53), de 44 por 1.000 pacientes con EPOC-año (IC 95%: 18-76) entre los catalogados de AR y de 17 por 1.000 pacientes con EPOC-año (IC 95%: 4-50). Conclusiones El uso del score COPD-LUCSS-DLCO en la práctica clínica habitual podría permitir detectar pacientes con un mayor riesgo de desarrollar CP, lo cual ayudaría a una mejor gestión de casos en un programa de screening de CP.

    Notas:

     

    Palabras clave: Cáncer de pulmón, Cribado, Encuestas y cuestionarios, Enfermedad pulmonar obstructiva crónica, Estudios observacionales, Estudios retrospectivos, Estudios transversales, Medicina interna, Modelos de predicción

    ID MEDES: 140158



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