Modelo predictivo de progresión bioquímica en pacientes con cáncer de próstata sometidos a prostatectomía radical

Abstract

Introducción El cáncer de próstata(CP) es el tumor maligno con mayor incidencia en varones en los países desarrollados. Representando en España uno de los principales problemas de salud con repercusiones en el ámbito sanitario, social y económico. La Prostatectomia radical(PR) sigue siendo el tratamiento de elección. Sin embargo aproximadamente la tercera parte de estos pacientes presentaran durante el seguimiento una recurrencia de enfermedad: recidiva bioquímica(RB). Recurrencia que en la mayoría de los casos es predecesor de muerte por cáncer de próstata. Por tanto poder calcular el riesgo de RB de forma individual para cada paciente sería de gran utilidad en la toma de decisiones. No contamos con instrumentos nacionales o regionales validados que nos den información exacta de la probabilidad de curación o progresión del CP antes y después de la cirugía. Pretendiendo con el presente estudio dar respuesta a algunas de las preguntas más relevantes acerca del pronóstico de esta patología, para ello vamos analizar los datos de más de 20 años de seguimiento de pacientes intervenidos de PR en nuestro centro. Hipótesis: 1.-El PSA al diagnóstico, el estadiaje clínico y grado de Gleason de la biopsia en pacientes sometidos a PR se relacionan con RB. 2.- El estadio tumoral, grado de Gleason de la pieza, extensión extraprostática y márgenes quirúrgicos de la pieza de PR se relacionan con una mayor tasa de RB 3.- Son imprecisas las herramientas predictivas: grupos de riesgo de D´Amico y nomograma de Kattan para estimar la probabilidad de RB en nuestra población Objetivo Principal: 1.-Establecer el valor pronóstico de RB de: PSA al diagnóstico, estadiaje clínico y grado de Gleason de la biopsia. 2.-Establecer el valor pronóstico de RB de: estadiaje de la pieza, grado de Gleason de la pieza, extensión extraprostática y márgenes quirúrgicos 3.-Elaborar un modelo predictivo para la RB basándose en variables clínicas como post-quirúrgicas después de PR Objetivo Secundario: 1.-Analizar la asociación entre variables clínicas, analíticas y anatomopatológicas de la pieza de PR 2.-Implementar el modelo predictivo obtenido en una hoja de cálculo de Excel, a modo que sirva para estimar la probabilidad de RB en la práctica clínica diaria. 3.-Comparar la probabilidad estimada de RB según nuestro modelo predictivo con las herramientas predictivas que utilizamos en la práctica diaria: grupos de riesgo de D´Amico y nomograma de Kattan Material y Métodos Hemos recogido datos de los pacientes diagnosticados de CP clínicamente localizado intervenidos de PR durante las últimas dos décadas en el Complejo hospitalario Universitario de Vigo. A lo largo de estos años hemos venido comunicando varios estudios parciales, pero ahora presentamos un estudio global para evaluar la calidad de nuestra actividad y compararlo con la experiencia mundial. Todos los pacientes se sometieron a biopsia de próstata transrectal. En todos los casos se determinó edad, tacto rectal, PSA total, PSA complejado y porcentaje de PSA complejado/total, score de Gleason en la biopsia, estadio clínico, la fecha y tipo de cirugía, Gleason de la pieza, márgenes quirúrgicos (tipo/tamaño/forma), invasión a vesículas seminales, estadio patológico, complicaciones quirúrgicas, la progresión biológica y clínica, los resultados funcionales, tiempo de seguimiento, tiempo de recurrencia, mortalidad y el tipo de mortalidad. Realizaremos un análisis univariante mediante el test de Chi cuadrado, el test de Kolmogorov Smirnov, el test no paramétrico Mann Whitney, análisis mediante las curvas de Kaplan-Meyer (Test Log-Rank) y el análisis de regresión de Cox. Y Para el estudio multivariante lo realizaremos mediante el modelo de regresión de riesgos proporcionales de Cox. Se construyó un modelo matemático para estimar la probabilidad de RB después de la PR, diseñando una hoja de cálculo para su aplicación, la cual compararemos con otros modelos predictivos existentes.

Introdución O cancro de próstata(CP) é o tumor maligno con maior incidencia en homes nos países desenvolvidos. Representando en España uno dos principais problemas de saúde con repercusións no ámbito sanitario, social e económico. A Prostatectomia radical(PR) segue sendo o tratamento de elección. Con todo aproximadamente a terceira parte destes pacientes presentasen durante o seguimento unha recurrencia de enfermidade: recidiva bioquímica(RB). Recurrencia que na maioría dos casos é predecesor de morte por cancro de próstata. Por tanto poder calcular o risco de RB de forma individual para cada paciente sería de gran utilidade na toma de decisións. Non contamos con instrumentos nacionais ou rexionais validados que nos dean información exacta da probabilidade de curación ou progresión do CP antes e despois da cirurxía. Pretendendo co presente estudo dar resposta a algunhas das preguntas máis relevantes achega do prognóstico desta patoloxía, para iso imos analizar os datos de máis de 20 anos de seguimento de pacientes intervidos de PR no noso centro. Hipótese: 1.-O PSA ao diagnóstico, o estadiaje clínico e grao de Gleason da biopsia en pacientes sometidos a PR relaciónanse con RB. 2.- O estadio tumoral, grao de Gleason da peza, extensión extraprostática e marxes cirúrxicas da peza de PR relaciónanse cunha maior taxa de RB 3.- Son imprecisas as ferramentas predictivas: grupos de risco de D´Amico e nomograma de Kattan para estimar a probabilidade de RB na nosa poboación Obxectivo Principal: 1.-Establecer o valor prognóstico de RB de: PSA ao diagnóstico, estadiaje clínico e grao de Gleason da biopsia. 2.-Establecer o valor prognóstico de RB de: estadiaje da peza, grao de Gleason da peza, extensión extraprostática e marxes cirúrxicas 3.-Elaborar un modelo predictivo para a RB baseándose en variables clínicas como post-cirúrxicas despois de PR Obxectivo Secundario: 1.-Analizar a asociación entre variables clínicas, analíticas e anatomopatológicas da peza de PR 2.-Implementar o modelo predictivo obtido nunha folla de cálculo de Excel, a modo que sirva para estimar a probabilidade de RB na práctica clínica diaria. 3.-Comparar a probabilidade estimada de RB segundo o noso modelo predictivo coas ferramentas predictivas que utilizamos na práctica diaria: grupos de risco de D´Amico e nomograma de Kattan Material e Métodos Recollemos datos dos pacientes diagnosticados de CP clinicamente localizado intervidos de PR durante as últimas dúas décadas no Complexo hospitalario Universitario de Vigo. Ao longo destes anos viñemos comunicando varios estudos parciais, pero agora presentamos un estudo global para avaliar a calidade da nosa actividade e comparalo coa experiencia mundial. Todos os pacientes sometéronse a biopsia de próstata transrectal. En todos os casos determinouse idade, tacto rectal, PSA total, PSA complejado e porcentaxe de PSA complejado/total, score de Gleason na biopsia, estadio clínico, a data e tipo de cirurxía, Gleason da peza, marxes cirúrxicas (tipo/tamaño/forma), invasión a vesículas seminales, estadio patolóxico, complicacións cirúrxicas, a progresión biolóxica e clínica, os resultados funcionais, tempo de seguimento, tempo de recurrencia, mortalidade e o tipo de mortalidade. Realizaremos unha análise univariante mediante o test de Chi cadrado, o test de Kolmogorov Smirnov, o test non paramétrico Mann Whitney, análise mediante as curvas de Kaplan-Meyer (Test Log-Rank) e a análise de regresión de Cox. E Para o estudo multivariante realizarémolo mediante o modelo de regresión de riscos proporcionais de Cox. Construíuse un modelo matemático para estimar a probabilidade de RB despois da PR, deseñando unha folla de cálculo para a súa aplicación, a cal compararemos con outros modelos predictivos existentes.

Introduction Prostate cancer (PC) is the most common malignant tumor in men in developed countries. Representing in Spain one of the main health problems with repercussions in the health, social and economic area. Radical prostatectomy (PR) remains the treatment of choice. However, approximately one-third of these patients will present a recurrence of disease during follow-up: biochemical relapse (RB). Recurrence that in most cases is predecessor of death from prostate cancer. Therefore being able to calculate RB risk individually for each patient would be very useful in decision making. We do not have validated national or regional instruments that give us accurate information on the likelihood of cure or progression of CP before and after surgery. Intending with the present study to answer some of the most relevant questions about the prognosis of this pathology, for this we will analyze the data of more than 20 years of follow-up of patients undergoing PR in our center. Hypothesis: 1.- PSA at diagnosis, clinical staging and Gleason grade of biopsy in patients undergoing PR are related to RB. 2.- The tumor stage, Gleason degree of the piece, extraprostatic extension and surgical margins of the PR piece are related to a higher RB rate 3.- Predictive tools are inaccurate: D'Amico risk groups and Kattan nomogram to estimate the probability of RB in our population Main goal: 1.- Establish the predictive value of RB of: PSA at diagnosis, clinical staging and Gleason grade of the biopsy. 2.-Establish the predictive value of RB of: piece staging, piece Gleason grade, extraprostatic extension and surgical margins 3.- Elaborate a predictive model for RB based on clinical variables such as post-surgical after PR Secondary Objective: 1.- To analyze the association between clinical, analytical and anatomopathological variables of the PR piece 2.- Implement the predictive model obtained in an Excel spreadsheet, so that it serves to estimate the probability of RB in daily clinical practice. 3.- Compare the estimated probability of RB according to our predictive model with the predictive tools that we use in daily practice: D'Amico risk groups and Kattan nomogram Material and methods We collected data from patients diagnosed with clinically localized PC operated on during the last two decades in the Hospital Universitario de Vigo. Throughout these years we have been communicating several partial studies, but now we present a global study to evaluate the quality of our activity and compare it with the world experience. All patients underwent transrectal prostate biopsy. In all cases, age, rectal examination, total PSA, complexed PSA and percentage of complexed / total PSA, Gleason score on biopsy, clinical stage, date and type of surgery, Gleason of the piece, surgical margins (type / Size / shape), invasion to seminal vesicles, pathological stage, surgical complications, biological and clinical progression, functional results, follow-up time, recurrence time, mortality and type of mortality. We will perform a univariate analysis using the Chi square test, the Kolmogorov Smirnov test, the Mann Whitney non-parametric test, Kaplan-Meyer (Test Log-Rank) and Cox regression analysis. Y For the multivariate study, we will use the Cox proportional hazards regression model. We constructed a mathematical model to estimate the probability of RB after PR, designing a spreadsheet for its application, which we will compare with other existing predictive models.