ESCUELA DE DOCTORADO

 
Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá
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VALIDACIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO DE SUPERVIVENCIA EN CÁNCER RENAL LOCALIZADO. VALOR DE LOS ÍNDICES INFLAMATORIOS NEUTRÓFILO/LINFOCITO Y PLAQUETA/LINFOCITO
Autor/aAlvarez Rodriguez, Sara
DepartamentoBiología de Sistemas
Director/aGómez Dos Santos, María Victoria
Codirectores/asBurgos Revilla, Francisco Javier; Muriel García, Alfonso
Fecha de defensa23/04/2021
CalificaciónSobresaliente Cum Laude
ProgramaCiencias de la Salud (RD 99/2011)
Mención internacionalNo
ResumenINTRODUCCIÓN: El carcinoma de células renales (CCR) es una enfermedad heterogénea, en la que la identificación de factores que permitan estimar un riesgo individualizado es fundamental para diseñar estrategias de tratamiento y seguimiento. Se han descrito múltiples factores pronósticos anatómicos, histológicos, moleculares y clínicos; a pesar de ello, su estandarización e incorporación a la práctica clínica ha sido irregular. La integración de estos factores pronósticos en modelos predictivos constituye una herramienta para estimar la probabilidad de un evento en un paciente en concreto y prever un riesgo determinado. Para que estos modelos sean precisos, deben ser aplicables a una población distinta a la de su generación, lo que se denomina validación externa. Sin embargo, la falta de validación de los modelos existentes así como la ausencia de marcadores robustos han hecho que la implementación de estos modelos en CCR sea escasa. HIPOTESIS: Es necesario establecer criterios que permitan predecir la agresividad del CCR y determinar aquellos pacientes en riesgo de progresión. A pesar de la existencia de numerosos nomogramas preoperatorios y postoperatorios, ninguno ha conseguido consolidarse en la práctica clínica. Uno de los principales motivos es la falta de validación externa. La validación externa de un modelo creado en un contexto clínico similar, junto con la incorporación de marcadores inflamatorios al mismo, permitiría la aplicabilidad del nomograma así como la mejora de su capacidad predictiva. OBJETIVOS: Llevar a cabo la validación externa de los modelos postoperatorios de supervivencia global (SG), supervivencia cáncer específica (SCE) y supervivencia libre de progresión (SLP) generados a partir de la cohorte original del Hospital Universitario Príncipe de Asturias (HUPA) en una cohorte de pacientes con CCR localizado en el Hospital Universitario Ramón y Cajal (HURyC). Determinar el impacto de la incorporación de los índices neutrófilo linfocito (INL) e índice plaqueta linfocito (IPL) a los modelos postoperatorios de SG, SCE y SLP generados a partir de la cohorte original del HUPA MATERIAL Y MÉTODOS: Se realizó un estudio de cohortes restrospectivo que incluyó a 173 pacientes intervenidos de CCR localizado en el HURyC en el periodo entre mayo de 2009 y diciembre de 2014 con un seguimiento mínimo de tres años. Los pacientes se seleccionaron con los mismos criterios de inclusión utilizados en el desarrollo del modelo inicial. La capacidad predictiva del modelo se evaluó mediante el análisis de calibración y discriminación. El análisis de la calibración de dicho modelo se realizó de forma gráfica, mediante la comparación de curvas de supervivencia predichas por el modelo y curvas de supervivencia reales estimadas por Kaplan-Meier. La capacidad de discriminación del modelo se analizó mediante el Índice de Concordancia de Harrell (c-index). CONCLUSIONES: Solo el modelo predictivo de SG generado en el HUPA ha podido ser validado en la población del HURyC. Los modelos de SCE y SLP no han podido ser validados en nuestra cohorte , ya que a pesar de una buena capacidad de discriminación, no están calibrados de forma adecuada y sobreestiman la capacidad de MCE y recidiva para la población del HURyC. La incorporación de los índices inflamatorios INL e IPL no consiguió aumentar la capacidad predictiva del modelo inicial.