Factores pronósticos y tablas predictivas del cáncer de próstata clínicamente localizado
Introducción y objetivos: Identificar los factores pronósticos independientes del cáncer de próstata y construir una tabla predictiva de la probabilidad de cáncer de próstata no localizado que permitirá ajustar la indicación de prostatectomía radical a aquellos pacientes con mas probabilidad de que ésta fuera curativa. Métodos: Se analizaron retrospectivamente 1.293 pacientes con cáncer de próstata clínicamente localizado, sin antecedentes de tratamiento hormonal ni de radioterapia prostática, a los que se practicó una prostatectomía radical en el periodo 1990-2003. Para analizar los factores pronósticos se realizó una regresión logística estudiando los posibles factores de confusión e interacción e introduciendo las variables independientes de forma "forward" con los siguientes criterios: BCON(0,0001) LCON(0,00001) ITER(50) POUT (0,1). Las variables pronosticas se categorizaron y a partir de éstas se construyó la tabla predictiva de probabilidad de cáncer de próstata no localizado. Resultados: Se identificaron como factores pronósticos independientes el estadio clínico, el antígeno prostático específico y el "grado" de Gleason, observando que a medida que éstos aumentan también lo hacía la probabilidad de cáncer de próstata no localizado. La regresión logística permitió la construcción de una tabla predictiva de la probabilidad de cáncer de próstata no localizado, en la que tomando como punto de corte una probabilidad del 50% se obtiene una sensibilidad del 26,13% y una especificidad del 94,65%. El estudio anatomopatológico de la próstata y la linfadenectomía demostró que globalmente el 70% de los tumores estaban localizados. Conclusiones: El uso de tablas predictivas de la probabilidad de cáncer de próstata no localizado permite mejorar la exactitud pronostica de los llamados "grupos de riesgo" permitiendo una indicación terapéutica más acorde con la realidad de la enfermedad.
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Asociación Española de Urología
2006
|
| Online Access: | http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0210-48062006000600003 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Introducción y objetivos: Identificar los factores pronósticos independientes del cáncer de próstata y construir una tabla predictiva de la probabilidad de cáncer de próstata no localizado que permitirá ajustar la indicación de prostatectomía radical a aquellos pacientes con mas probabilidad de que ésta fuera curativa. Métodos: Se analizaron retrospectivamente 1.293 pacientes con cáncer de próstata clínicamente localizado, sin antecedentes de tratamiento hormonal ni de radioterapia prostática, a los que se practicó una prostatectomía radical en el periodo 1990-2003. Para analizar los factores pronósticos se realizó una regresión logística estudiando los posibles factores de confusión e interacción e introduciendo las variables independientes de forma "forward" con los siguientes criterios: BCON(0,0001) LCON(0,00001) ITER(50) POUT (0,1). Las variables pronosticas se categorizaron y a partir de éstas se construyó la tabla predictiva de probabilidad de cáncer de próstata no localizado. Resultados: Se identificaron como factores pronósticos independientes el estadio clínico, el antígeno prostático específico y el "grado" de Gleason, observando que a medida que éstos aumentan también lo hacía la probabilidad de cáncer de próstata no localizado. La regresión logística permitió la construcción de una tabla predictiva de la probabilidad de cáncer de próstata no localizado, en la que tomando como punto de corte una probabilidad del 50% se obtiene una sensibilidad del 26,13% y una especificidad del 94,65%. El estudio anatomopatológico de la próstata y la linfadenectomía demostró que globalmente el 70% de los tumores estaban localizados. Conclusiones: El uso de tablas predictivas de la probabilidad de cáncer de próstata no localizado permite mejorar la exactitud pronostica de los llamados "grupos de riesgo" permitiendo una indicación terapéutica más acorde con la realidad de la enfermedad. |
|---|