El Hospital Universitario Vall d’Hebron de Barcelona ha informado de que ha desarrollado, en colaboración con el Hospital de Sant Pau y el Hospital del Mar, también de la capital catalana, un modelo predictivo, publicado en The Lancet, que ayuda a los oncólogos a identificar qué pacientes con cáncer metastásico y tratamiento sistémico que ingresan de urgencias, principalmente por dolor, fiebre o dificultad para respirar, tienen mayor riesgo de morir en los siguientes 90 días.
Esta herramienta, llamada PROMISE Score, por sus siglas en inglés (Pronostic Score for Hospitalized Cancer Patients), es una aplicación web (app) sencilla de utilizar por los profesionales sanitarios.
Basada en información clínica y de laboratorio fácilmente disponible en el momento del ingreso, predice con precisión el riesgo de mortalidad a 90 días en pacientes con cáncer avanzado que reciben tratamiento activo. El objetivo principal de esta aplicación es asistir al equipo médico en la identificación de los pacientes con mayor probabilidad de sobrevivir sin necesidad de realizar más pruebas y ayudarles a tomar decisiones.
La identificación de los parámetros de riesgo en el momento de la admisión ayuda al equipo médico a orientar su atención, mejorar la calidad de la asistencia y evitar procedimientos innecesarios en situaciones donde no habrá un beneficio claro del tratamiento, más allá de la reducción de costos.
"El modelo que hemos desarrollado tiene un fuerte poder predictivo para los pacientes con un pronóstico favorable, con los que podemos apostar con más convicción por intervenciones terapéuticas agresivas", explica Oriol Mirallas, adjunto del Servicio de Oncología Médica del Vall d’Hebron e investigador de la Unidad de Investigación en Terapia Molecular UITM-CaixaResearch del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO).
Mirallas es el autor principal de este estudio, que ha contado con la colaboración de 41 profesionales, junto con Joan Carles, jefe de sección del hospital y responsable de la Unidad de Genitourinario, Sistema Nervioso Central, Sarcoma y Tumores de Origen Desconocido, así como del Grupo de Tumores Genitourinarios, Sistema Nervioso Central y Sarcoma del VHIO, y Rodrigo Dienstmann, jefe del Grupo de Oncology Data Science (ODysSey) del VHIO, quien ayudó a desarrollar el modelo y la herramienta web.
Gracias a esta nueva herramienta, se puede evitar a los pacientes con alto riesgo de mortalidad tratamientos invasivos que no mejorarán su pronóstico, reduciendo el sufrimiento innecesario. "Está demostrado que el soporte nutricional y unos cuidados paliativos centrados en la comunidad mejoran la calidad de vida y la supervivencia de los pacientes en esta fase avanzada de la enfermedad", destaca Carles.
Cubre un vacío en la práctica clínica
Las estimaciones de supervivencia son un elemento clave a la hora de tomar decisiones en los cuidados de los pacientes oncológicos. “Hasta ahora, los profesionales utilizábamos datos clínicos, validados en pacientes ambulatorios, como el estadio del tumor, la respuesta al tratamiento o el nivel funcional del paciente según la escala ECOG (diseñada por el Eastern Cooperative Oncology Group y validada por la Organización Mundial de la Salud), que evalúa la calidad de vida de los pacientes oncológicos, combinados con la experiencia clínica para decidir el mejor manejo médico”, explica Mirallas. “Pero con este modelo pronóstico, tenemos un dato objetivo y cuantificable que nos ayudará a conocer la evolución del paciente al ingresar en planta. La herramienta PROMISE Score proporcionará datos más precisos para mejorar y facilitar la toma de decisiones”, añade.
Berta Martín Cullell, del Servicio de Oncología Médica del Hospital de Sant Pau e investigadora del estudio, indica que “con la validación de la herramienta PROMISE Score en nuestro centro, hemos confirmado que este modelo nos permite predecir con precisión el pronóstico de los pacientes oncológicos que ingresan con complicaciones agudas”. “Esto nos ayuda a identificar qué pacientes pueden beneficiarse de intervenciones más agresivas y mejorar la calidad de las decisiones médicas. Esta herramienta, basada en datos clínicos accesibles, es un recurso valioso para optimizar el tratamiento personalizado y preservar la calidad de vida de los pacientes", precisa.
Por su parte, Sònia Servitja, jefa de la sección de Mama del Servicio de Oncología Médica del Hospital del Mar e investigadora del estudio, apunta que "era imprescindible desarrollar una herramienta para individualizar la intensidad terapéutica de los pacientes ingresados, más allá de parámetros como la ECOG y la respuesta al tratamiento”. “Actualmente, somos capaces de individualizar el tratamiento gracias a los estudios moleculares, tenemos escalas de predicción de toxicidad a los tratamientos oncológicos, sobre todo en pacientes mayores y/o frágiles, que nos permiten decidir a quién y con qué tratar, pero nos faltaba tener datos más objetivos para decidir hasta cuándo tratar, evitando hacer más daño que bien. Ahora, con el PROMISE Score, podemos identificar a los pacientes ingresados con mejor pronóstico y nos ayudará a tomar decisiones”, matiza.
Este nuevo modelo pronóstico cubre un vacío en el conocimiento y la práctica clínica de los pacientes oncológicos hospitalizados. Los estudios disponibles hasta ahora se centraban en pacientes geriátricos o en estudios en un solo centro, con pocos pacientes y tratados principalmente con quimioterapia, lo cual no refleja el panorama terapéutico actual. "La disponibilidad actual de tratamientos oncológicos personalizados, con combinaciones de inmunoterapia y otros tratamientos dirigidos aplicados a miles de pacientes, nos ha obligado a buscar nuevas herramientas para poder valorar el pronóstico y el impacto en esta población, con el fin de optimizar y adecuar nuestra práctica clínica diaria", subraya Sònia Serradell, responsable de la planta de Oncología Médica de Vall d’Hebron.
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