| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| VALIDACIÓN EXTERNA DE MODELOS PREDICTIVOS EN CÁNCER VESICAL TRATADO MEDIANTE CISTECTOMÍA RADICAL | | Autor/a | Artiles Medina, Alberto del Cristo | | Departamento | Cirugía Ciencias Médicas y Sociales | | Director/a | Burgos Revilla, Francisco Javier | | Codirector/a | Gómez Dos Santos, María Victoria | | Fecha de depósito | 12-01-2026 | | Periodo de exposición pública | 12 a 26 de enero de 2026 | | Fecha de defensa | Sin especificar | | Modalidad | Presencial | | Programa | Ciencias de la Salud (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | INTRODUCCIÓN: El cáncer de vejiga tratado mediante cistectomía radical (CR) presenta elevada morbimortalidad y una marcada heterogeneidad pronóstica. La integración de factores clínico-patológicos validados en modelos predictivos constituye una herramienta esencial para estratificar el riesgo y guiar decisiones terapéuticas y de seguimiento. Sin embargo, la escasa validación externa ha limitado su aplicación en la práctica clínica.
HIPÓTESIS: La validación externa de modelos pronósticos desarrollados en contextos similares, junto con el desarrollo de modelos propios y la síntesis de la evidencia disponible, permite generar herramientas predictivas robustas y clínicamente aplicables.
OBJETIVOS: 1) Validar externamente los modelos de supervivencia tras CR de Del Pozo (2018) y Golmayo (2018) en una cohorte independiente; 2) desarrollar y validar internamente nomogramas propios de supervivencia global (SG), cáncer-específica (SCE) y libre de recurrencia (SLR); 3) identificar factores pronósticos mediante revisión sistemática y metaanálisis; y 4) construir un metamodelo de SG que integre predictores consistentes de la literatura y validarlo en nuestra cohorte.
MATERIAL Y MÉTODOS: Se llevó a cabo un estudio retrospectivo con 416 pacientes consecutivos tratados mediante CR en el Hospital Universitario Ramón y Cajal (2008–2020). La capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante discriminación (índice C de Harrell, AUC), calibración (curvas y pendientes de calibración), y curvas de decisión (DCA). Paralelamente, se realizó una revisión sistemática y metaanálisis (91 estudios incluidos, protocolo PRISMA registrado en PROSPERO) y, finalmente, se construyó un metamodelo de SG mediante stacked regressions, validado con bootstrap.
RESULTADOS: Los modelos de Del Pozo mostraron adecuada discriminación (AUC 0,84–0,88) y calibración aceptable. Los modelos de Golmayo evidenciaron buena calibración global y discriminación moderada (índice C 0,71–0,77), con cierta sobreestimación del riesgo en supervivencia libre de progresión a corto plazo. Los nomogramas propios alcanzaron índices C de 0,76 (SG), 0,79 (SCE) y 0,78 (SLR), con buena calibración interna. La revisión sistemática identificó como factores de mal pronóstico para SG la edad avanzada, el sexo femenino, el estadio patológico T, la afectación ganglionar, la invasión linfovascular (ILV), la presencia de metástasis, los márgenes quirúrgicos positivos y el carcinoma in situ concomitante; mientras que la quimioterapia neoadyuvante, la quimioterapia adyuvante y la consecución de pentafecta se asociaron con mejor SG. El metamodelo de SG integró predictores consistentes y alcanzó un índice C de 0,75, con buena calibración.
CONCLUSIONES: Los modelos de Del Pozo y Golmayo han demostrado aplicabilidad clínica en nuestra cohorte, con adecuada capacidad discriminativa y calibración. Asimismo, los nomogramas propios y el metamodelo desarrollados ofrecen herramientas pronósticas sólidas y reproducibles. |
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