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    Modelo predictivo de pronóstico generado en pacientes con cáncer en fase avanzada

    Medicina Paliativa 2008;15(1): 27-38

    medes_medicina en español

    NABAL M, TRUJILLANO J, NAUDÍ C, PORTA J, ALTISENT R, LEÓN M, PALOMAR C, TRES A

    Medicina Paliativa 2008;15(1): 27-38

    Tipo artículo: Artículo

    Resumen del Autor: Objetivo: a) establecer qué variables funcionales, de tratamiento y analíticas tienen capacidad pronóstica independiente en pacientes con cáncer en situación de enfermedad terminal; y b) desarrollar una ecuación logística que defina un modelo predictivo útil para un paciente con cáncer terminal. Material y método: estudio prospectivo realizado en pacientes con cáncer avanzado sin tratamiento curativo. Variable dependiente: supervivencia igual o inferior a 30 días; variables independientes: situación funcional, tratamiento, parámetros bioquímicos y hematológicos procedentes de una muestra de sangre periférica y accesibles al médico de cabecera. Análisis estadístico: descriptivo; univariable mediante t de Student y Chi cuadrado y multivariable mediante regresión logística. Paquete SPSS Windows 2000. Resultados: se incluyeron 130 evaluaciones procedentes de 73 pacientes. La edad media fue de 68.89 (DT 11,54). El 60% fueron hombres. Las neoplasias más frecuentes fueron: tubo digestivo 39,2% y pulmón 21,5%. Las variables seleccionadas por el análisis univariable fueron: urea, proteínas totales, albúmina, prealbúmina, beta-globulina, hierro, LDH, ferritina, hematocrito, hemoglobina, leucocitos, neutrófilos, linfocitos, sodio, calcio, KPS y tratamiento con corticoides. Las variables seleccionadas por el análisis multivariable fueron: urea, albúmina, hierro, LDH, leucocitos, neutrófilos, CD8, Corticoides y KPS. La sensibilidad del modelo desarrollado alcanza el 76% y una especificidad del 92%. Valor predictivo positivo de 0,82 y valor predictivo negativo de 0,87%. Conclusión: el análisis conjunto de las variables seleccionadas por el análisis de regresión logística permite generar una ecuación logística que define un modelo predictivo útil para el cálculo de la probabilidad de supervivencia menor o igual a 30 días en pacientes con cáncer en situación de enfermedad terminal.

    Notas:

     

    Palabras clave:

    ID MEDES: 39381



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