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Resumen de Cálculo del riesgo biológico de multirrecidiva y progresión del carcinoma urotelial no músculo-invasivo mediante nuevos modelos matemáticos

Saturnino Luján Marco, Cristina Santamaría Navarro Árbol académico, José Luis Pontones Moreno, José Luis Ruiz Cerdá Árbol académico, Marta Trassierra Villa, César David Vera Donoso, Eduardo Solsona Narbón, Juan Fernando Jiménez Cruz

  • Objetivo El carcinoma urotelial de vejiga no músculo-invasivo (CVNMI) se caracteriza por eventos repetidos en forma de recidiva tumoral o la aparición de progresión tumoral. La aplicación del modelo de Cox para analizar estos eventos no es válido, ya que los tiempos entre recurrencias de un mismo paciente pueden estar fuertemente correlacionados, y se requiere otro tipo de modelización matemática. El objetivo del estudio es aplicar nuevos modelos matemáticos apropiados a las características biológicas del CVNMI.

    Material y métodos Novecientos sesenta pacientes con diagnóstico de CVNMI con una media de seguimiento de 48,1 (3-160) meses y validación del modelo con 240 pacientes de otro centro. Se realizó resección transuretral con biopsias aleatorias. Las variables analizadas fueron: número y tamaño tumoral, edad, tratamiento adyuvante y características anatomopatológicas del tumor (grado y estadio). Para el análisis estadístico se utilizaron extensiones del modelo de Cox como el modelo de fragilidad conjunta para la multirrecidiva y progresión tumoral. Para la validación del modelo se utilizó el índice de concordancia.

    Resultados Cuatrocientos sesenta y ocho (48,8%) pacientes tuvieron una recidiva tumoral y 52 (5,4%) presentaron progresión tumoral. Las variables que formaron parte del modelo para múltiple recidiva fueron la edad, el grado, el número, el tratamiento empleado y el número previo de recidivas, mientras que para progresión fueron la edad, el estadio y el grado. El índice de concordancia fue 0,64 para la multirrecidiva y 0,85 para la progresión.

    Conclusión La alta concordancia obtenida y la validación con una fuente externa permite predecir con mayor precisión el riesgo de multirrecidiva y progresión.


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