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Making the Rounds

Se ha demostrado que la valoración funcional es una herramienta eficaz para el pronóstico en cáncer avanzado

02/21/2017
MTR - Feb. de 24

Capacidad predictiva

Un modelo simple de pronóstico basado en la valoración funcional tiene una capacidad predictiva similar a la de modelos más complejos en pacientes con cáncer avanzado, y por lo tanto puede ser una herramienta de pronóstico útil para médicos ocupados en entornos ambulatorios, según un informe publicado en el Journal of Oncology Practice, una publicación de la American Society of Clinical Oncology.

"En nuestro estudio, descubrimos que la valoración funcional en sí misma... fue eficaz en delinear la supervivencia de pacientes ambulatorios con cáncer avanzado, tal como se ve en las curvas de supervivencia de Kaplan-Meier y en una muy importante prueba de rango logarítmico para la tendencia", escriben los autores, dirigidos por Raymond Jang, MD, MSc, oncólogo del Princess Margaret Cancer Centre dentro de University Health Network, un hospital de investigación afiliado a la University of Toronto.

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"Al igual que con cualquier otro modelo, este cálculo requiere un ajuste por parte del médico según su experiencia e impresión médica", agregan los autores. "Sin embargo, a diferencia de otros modelos no hay necesidad de recopilar e ingresar otra información clínica o de laboratorio a un algoritmo".

Un modelo más simple

Se han desarrollado distintos modelos para ayudar a los clínicos a evaluar la supervivencia, pero al incorporar muchas variables relacionadas con el pronóstico, muchas veces son complejas y requieren el ingreso de valores de laboratorio o cálculos de conversión que "llevan mucho tiempo y son poco prácticos para una rápida evaluación del paciente ambulatorio", dicen los autores. Además estos modelos más complicados a menudo están diseñados para determinar probabilidades de supervivencia más cortas para usar en pacientes que están cerca de la muerte.

"Nuestros resultados se aplican mejor a pacientes ambulatorios con cáncer avanzado y un pronóstico clínico de un año o menos", indican los autores. "Sin embargo, esta es también la población para la que el pronóstico es más incierto y de mayor importancia, particularmente en términos de planificación hacia el final de la vida".

Los autores notan que la valoración funcional, o la evaluación del nivel de función del paciente, ya se emplea rutinariamente en entornos de pacientes oncológicos ambulatorios. El modelo más usado es la escala del Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG), seguida en popularidad por la escala de valoración funcional de Karnofsky (KPS). En entornos de cuidados paliativos, la escala de valoración paliativa (EVP) -que está basada en la KPS- tiende a ser la herramienta más utilizada.

"Si bien se sabe que estas tres mediciones están correlacionadas con la supervivencia, no se ha hecho ningún estudio (que sepamos) para evaluar y comparar su validez predictiva en relación con el tiempo real de supervivencia", observan los autores.

Los investigadores compararon la supervivencia real con los cálculos de supervivencia en base a tres escalas de valoración funcional completadas por médicos para cada uno de sus pacientes adultos con cáncer (n = 1655; edad media: 65 años; mujeres: 51 %) que asistieron por primera vez a una clínica de cuidados paliativos oncológicos en Toronto entre 2007 y 2010. Al momento del análisis, el 91 % de los pacientes había fallecido. En general, la supervivencia media para todos los pacientes fue de 135 días (95 % de intervalo de confianza [IC], 123 a 144 días).

Resultados clave

  • El estadístico C, que mide la capacidad predictiva, fue de 0.64 para el modelo ECOG -indicando un rendimiento predictivo modesto- y 0.63 para los modelos EVP y KPS.
  • Similarmente, el estadístico C para los modelos más complejos PiPS-A y PiPS-B (estudio de pronóstico en cuidados paliativos), que usan 10 a 12 variables y requieren análisis de sangre, fue de entre 0.67 y 0.69.

"Los puntajes de valoración delinearon bien la supervivencia usando cualquiera de las mediciones de valoración", notan los autores, y "los modelos ECOG, EVP y KPS tienen una capacidad predictiva similar". Los médicos del estudio completaron la ECOG, EVP y KPS para cada uno de sus respectivos pacientes al final de la consulta inicial. Se hicieron análisis de supervivencia separados para las escalas usando el método Kaplan-Meier.

El estudio también generó cálculos de supervivencia para cada valoración funcional. Para la ECOG, por ejemplo, la supervivencia estimada para cada valoración funcional estimada fue aproximadamente el doble que el de la valoración funcional inmediatamente debajo. También se dio un patrón similar para las escalas EVP y KPS. Para la medición de ECOG (con puntajes de 0 [actividad normal] a 5 [muerte]) la supervivencia media fue de:

  • 293 días (95% de IC, 242 a 403 días) para pacientes con un puntaje de ECOG 0
  • 197 días (95% de IC, 183 a 219 días) para ECOG 1
  • 104 días (95% de IC, 90 a 118 días) para ECOG 2
  • 55 días (95% de IC, 46 a 66 días) para ECOG 3
  • 25.5 días (95% de IC, 17 a 51 días) para ECOG 4

"Un clínico solo tiene que recordar que un ECOG de 4 corresponde a una supervivencia media de aproximadamente 25 días para poder calcular fácilmente la supervivencia media para los demás niveles de ECOG", sugieren los autores. "La supervivencia fue aproximadamente de la mitad para cada valoración funcional de desmejoramiento".

Los pacientes con cáncer avanzado y sus familiares a menudo hacen preguntas relacionadas con el pronóstico, y aunque hacer un pronóstico clínico puede ser difícil, "tener una conversación abierta y empática sobre este tema puede mejorar la satisfacción con la atención", notan los autores, que esperan que el uso de esta herramienta simple pueda permitir una planificación de atención avanzada más proactiva.

"Una información precisa de pronóstico puede ayudar a los médicos a decidir si iniciar o continuar una terapia para combatir el cáncer, facilitar las transiciones a cuidados de hospicio y permitir la planificación de atención avanzada adecuada y la toma de decisiones al final de la vida".

Fuente: "Simple Prognostic Model for Patients with Advanced Cancer Based on Performance Status", Journal of Oncology Practice; septiembre de 2014; 10(5):e335-341. Jang RW, Caraiscos VB, Swami N, Banerjee S, Mak E, Kava E, Rodin G, Bryson J, Ridley JZ, Le LW, Zimmermann C; University of Toronto y Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, Ontario, Canadá.