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(Junio 2026)
CARTA CIENTÍFICA
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El contexto terapéutico como determinante del pronóstico en el paciente oncológico crítico

The therapeutic context as a determinant of prognosis in critically ill cancer patients
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Juan Higuera Lucasa,d,
Autor para correspondencia
jhiguera.151@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Elena Cuenca Fitob,d, Inés Gómez Aceboc,d,e, Cándido Díaz Lagaresd,f,g, Marta Malingre Gajinod,h, María Victoria Boado Varelaa,d
a Servicio Medicina Intensiva, Hospital Universitario Cruces, Barakaldo, Vizcaya, España
b Servicio Medicina Intensiva, Complexo Universitario de Ourense, Ourense, España
c Departamento Medicina Preventiva, Universidad de Cantabria, Santander, España
d Instituto de Investigación Sanitaria IDIVAL-Valdecilla, Santander, España
e Consorcio de Investigación Biomédica en Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
f Servicio Medicina Intensiva, Hospital Vall d’Hebron, Barcelona, España
g SODIR Research Group, Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR), Universidad Autónoma de Barcelona, Barcelona, España
h Servicio Medicina Intensiva Hospital Clínico Universitario Lozano, Zaragoza, España
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Tabla 1. Características de los pacientes con y sin tratamiento previo y grado de significación
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Recientemente ha sido publicado en la revista Medicina Intensiva el artículo original titulado «Factores determinantes en la decisión de ingreso de pacientes oncológicos en la unidad de cuidados intensivos»1. En dicho trabajo, un estudio prospectivo, multicéntrico, realizado en 33 unidades de cuidados intensivos (UCI) españolas, se analizaron los factores clínicos, funcionales y oncológicos que influían en la decisión de ingreso en UCI de pacientes con cáncer, así como la creación de modelos predictivos específicos para tumores sólidos y hematológicos. A partir de esta cohorte bien caracterizada, se ha realizado un subanálisis con el objetivo de ampliar el conocimiento sobre el perfil y la evolución de los pacientes oncológicos críticos en nuestro medio.

En el presente trabajo presentamos un segundo análisis de esa misma población, centrado exclusivamente en los pacientes que sí ingresaron en la UCI. El objetivo de este subestudio fue comparar las características, causas de ingreso, gravedad y evolución de los pacientes con tratamiento oncológico previo frente a aquellos sin tratamiento previo, es decir, pacientes en los que el diagnóstico de cáncer fue reciente o cuyo debut clínico motivó el ingreso en la UCI. La hipótesis de partida fue que ambos grupos podrían presentar diferencias significativas tanto en su perfil clínico y funcional como en los resultados a corto y medio plazo. Esto, podría tener implicaciones directas en la selección de candidatos y en la estratificación pronóstica en UCI.

Las variables analizadas fueron idénticas a las recogidas en el estudio original1, incluyendo datos demográficos, tipo y estadio tumoral, tratamientos previos, comorbilidades, escalas funcionales (Eastern Cooperative Oncology Group [ECOG] y Karnofsky), escalas de gravedad (Acute Physiology and Chronic Health Disease Classification System II [APACHE II] y Sequential Organ Failure Assessment [SOFA]), así como los principales motivos de ingreso y resultados clínicos (mortalidad en UCI, hospitalaria y a tres meses, y grado de fragilidad posterior al alta).

Las variables cualitativas se describieron mediante frecuencias absolutas y relativas (%), mientras que las variables cuantitativas se expresaron como media y desviación estándar (DE) o mediana y rango intercuartílico, según su distribución. La normalidad de las variables continuas se evaluó mediante pruebas de normalidad y análisis gráfico. Se utilizaron pruebas paramétricas o no paramétricas en función de la distribución de los datos: la prueba t de Student para variables continuas con distribución normal y la prueba de Mann–Whitney para aquellas con distribución no normal. Las variables categóricas se compararon mediante la prueba de X2 o la prueba exacta de Fisher, según el tamaño de las frecuencias esperadas. Se consideró estadísticamente significativo un valor de p bilateral <0,05.

Para evaluar la asociación entre el tratamiento oncológico previo y las principales variables clínicas y de resultado, se realizaron modelos de regresión logística multivariante, ajustados por edad, sexo y estado funcional basal (ECOG e índice de Karnofsky), dadas sus posibles implicaciones como factores de confusión. Todos los análisis estadísticos se llevaron a cabo utilizando el software STATA 18/SE® (StataCorp, College Station, TX, EE. UU.).

Se incluyeron 1.177 pacientes oncológicos ingresados en UCI, de los cuales 954 (81%) habían recibido tratamiento previo (quimioterapia, radioterapia o cirugía) y 223 (19%) no lo habían recibido aún, por tratarse de diagnósticos recientes o de novo. En la tabla 1 se detallan las características de los pacientes en función del tratamiento recibido.

Tabla 1.

Características de los pacientes con y sin tratamiento previo y grado de significación

Bloque / Variable  Sin tratamiento previo (n=223)  Con tratamiento previo (n=954)  p 
Características basales
Sexo (Varón)  65% (145)  64% (611)  0,78 
Edad  66,18  66,24  0,9 
Funcionalidad basal
Karnofsky inicial (media±DE)  80,9±16,0  77,3±16,1  0,003 
Fragilidad a 3 meses
No frágil (CFS 1–3)  65,96% (93)  55,8% (340)  0,03 
Motivos de ingreso en UCI (Combinado)
Insuficiencia respiratoria  62,8% (140)  73,4% (699)  0,03 
Sospecha de infección  4,4% (9)  10,5% (93)  0,012 
Deterioro neurológico  4,9% (10)  10,3% (91)  0,021 
Posquirúrgico  20,2% (41)  6,9% (61)  <0,001 
Motivo relacionado con tumor (Sí)  68,2% (152)  57,5% (547)  0,01 
Gravedad al ingreso
APACHE II (media±DE)  16,9±8,2  17,7±8,5  0,21 
SOFA (media±DE)  5,0±3,9  5,5±4,0  0,07 
Neutropenia  2,69%  14,05%  <0,001 
Tipo tumoral
Tumor de pulmón (Sí)  16,6% (37)  11,3% (108)  0,001 
Tumor gastrointestinal (Sí)  30,9% (69)  20,3% (193)  0,0005 
Leucemia mieloide aguda (Sí)  3,1% (7)  5,4% (51)  0,018 
Linfoma no Hodgkin (Sí)  9,4% (21)  12,1% (115)  0,023 
Mieloma multiple (Sí)  2,7% (6)  4,3% (41)  0,10 
Comorbilidades
Enfermedad renal crónica (ERC) (Sí)  4,0% (9)  12,2% (116)  0,0004 
Charlson bajo (< 3 puntos)  6,3% (14)  4,1% (39)  0,026 
Resultados clínicos
Mortalidad en UCI  28,5% (63)  19,8% (188)  0,0046 
Fallecido a 3 meses  33,5% (67)  26% (200)  0,019 

ECOG: Eastern Cooperative Oncology Group; CFS: Clinical Frailty Scale; UCI: Unidad de Cuidados Intensivos; APACHE II: Acute Physiology and Chronic Health Disease Classification System II; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment.

Los pacientes sin tratamiento previo mostraron un mejor estado funcional basal, con una media del índice de Karnofsky de 80,9±16,0 frente a 77,3±16,1 en los pacientes con tratamiento previo (p=0,003). El porcentaje de pacientes independientes (Karnofsky ≥ 80) fue también superior en los pacientes sin tratamiento previo (73,3% vs. 64,2%; p=0,026). En concordancia, la fragilidad a tres meses fue menor en este grupo, con una mayor proporción de pacientes clasificados como «no frágiles» (CFS 1–3: 65,9% vs. 55,8%; p=0,03).

Respecto al motivo de ingreso, se observaron diferencias notables entre los grupos. Los pacientes con tratamiento previo ingresaron con mayor frecuencia por insuficiencia respiratoria aguda (73,4% vs. 62,8%; p=0,03), sospecha de infección (10,5% vs. 4,4%; p=0,012) y deterioro neurológico (10,3% vs. 4,9%; p=0,021). En cambio, los pacientes sin tratamiento previo lo hicieron más a menudo por motivos directamente relacionados con el tumor (68,2% vs. 57,5%; p=0,01;). En cuanto a la gravedad, los valores de APACHE II (16,9 vs. 17,7; p=0,21) y SOFA (5,0 vs. 5,5; p=0,07) fueron estadísticamente similares, lo que sugiere que las diferencias de mortalidad no se explican por una mayor gravedad fisiológica inicial.

El perfil tumoral también fue diferente: los pacientes sin tratamiento previo presentaron mayor proporción de tumores sólidos, especialmente pulmón (16,6% vs. 11,3%; p=0,001) y gastrointestinal (30,9% vs. 20,3%; p=0,0005). En contraste, los pacientes con tratamiento previo mostraron mayor frecuencia de neoplasias hematológicas, como leucemia mieloide aguda (5,4% vs. 3,1%; p=0,018) y linfoma no Hodgkin (12,1% vs. 9,4%; p=0,023).

En cuanto a las comorbilidades, se objetivó una menor prevalencia de enfermedad renal crónica en los pacientes sin tratamiento previo (4,0% vs. 12,2%; p=0,0004;), así como un leve predominio de baja carga de comorbilidad (Charlson <3: 6,3% vs. 4,1%; p=0,026)

Los resultados clínicos mostraron un dato relevante: pese a su mejor estado basal, los pacientes sin tratamiento previo presentaron mayor mortalidad temprana. La mortalidad en UCI fue del 28,5% frente al 19,8% en los pacientes con tratamiento previo (p=0,0046). A los tres meses, la proporción de pacientes fallecidos fue también superior en los pacientes sin tratamiento previo (33,5% vs. 26,5%; p=0,019). Sin embargo, entre los supervivientes, el grupo sin tratamiento previo mostró una mejor recuperación funcional, con mayor proporción de pacientes clasificados como «no frágiles» a los tres meses (CFS 1–3: 65,9% vs. 55,8%).

Estos resultados ponen de manifiesto que el contexto clínico y oncológico previo modula de manera significativa el pronóstico del paciente oncológico crítico2,3. Los pacientes con tratamiento previo representan un subgrupo con alta proporción de ingresos por cuadros médicos agudos, principalmente infecciosos o respiratorios, mientras que los pacientes sin tratamiento previo, pese a presentar un mejor estado funcional y menor comorbilidad, muestran una mayor mortalidad temprana, probablemente relacionada con la biología tumoral, el debut clínico del cáncer o la necesidad de procedimientos urgentes, factores no reflejados completamente por los índices de gravedad clásicos.

En conjunto, este subanálisis pone de manifiesto la existencia de diferencias clínicas y evolutivas entre pacientes oncológicos críticos según el momento del proceso oncológico, lo que sugiere que este factor podría considerarse, junto con la situación funcional y la gravedad fisiológica, en la valoración integral de estos pacientes4,5. La incorporación sistemática del contexto terapéutico a los modelos pronósticos podría mejorar la discriminación de las escalas actuales. Estos hallazgos complementan los resultados del estudio multicéntrico original1 y aportan una visión más detallada sobre la heterogeneidad de los pacientes oncológicos que ingresan en UCI. Este subanálisis presenta las limitaciones propias de su diseño, incluyendo posible sesgo de selección y variabilidad entre centros.

Centros participantes

Servicio de Medicina Intensiva, Complexo Hospitalario Universitario de Ourense (Ourense); Área de Vigilancia Intensiva, Hospital Clínic (Barcelona); Hospital Universitario Vall d’Hebron (Barcelona); Hospital General Universitario de Castellón (Castellón); Hospital Universitario de Burgos (Burgos); Hospital Universitario La Paz (Madrid); Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa (Zaragoza); Hospital Universitario del Sureste (Madrid); Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca (Murcia); Hospital General Universitario de Ciudad Real (Ciudad Real); Hospital Universitario Lucus Augusti (Lugo); Hospital Universitario de Álava (Vitoria-Gasteiz); Hospital Universitario Infanta Leonor (Madrid); Hospital General Universitario de Toledo (Toledo); Hospital General Universitario de Jaén (Jaén); Hospital Universitario de Getafe (Madrid); Hospital Universitario de Jerez (Cádiz); Complexo Hospitalario Universitario de Vigo (CHUVI), SERGAS; Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IIS Galicia Sur), Vigo (Pontevedra); Hospital Universitario Cruces (Barakaldo, Bizkaia); Hospital Clínico Universitario de Salamanca (Salamanca).

Contribución de los autores

Juan Higuera Lucas y Elena Cuenca Fito contribuyeron a la redacción del manuscrito. Inés Gómez Acebo realizó el análisis estadístico. Cándido Díaz-Lagares, Marta Malingre y María Victoria Boado Varela participaron en la revisión crítica del documento. Todos los autores colaboraron en la recolección de datos. Elena Cuenca Fito llevó a cabo la realización y diseño del estudio inicial.

Conflicto de intereses

Los conflictos de intereses de los autores se encuentran reflejados en las correspondientes páginas de declaración de conflictos. Se informa asimismo de que se ha hecho uso de herramientas de inteligencia artificial exclusivamente para mejorar la calidad lingüística y la redacción del texto, sin que hayan participado en el análisis de datos, la interpretación de resultados ni en la elaboración científica del contenido

Agradecimientos

Eric Mayor-Vázquez, Bárbara Vidal Tegedor, Noelia Isabel Lázaro Martín, Alba López Fernández, Laura Sánchez Montori, Íñigo Isern, Amparo Cabanillas Carrillo, Jorge Sánchez Gómez, María Luisa Gómez Grande, Alba Fernández Rodríguez, Anastasio Espejo, Domingo Díaz Díaz, Alejandra García Roche, Margarita Márquez, Mireya Molina Cortés, Natalia Valero, Manuel Gracia Romero, Fernando Eiras Abalde, Noelia Albalá Martínez, María del Mar Jiménez Quintana, Alberto Orejas Gallego, Rosa María de la Casa, Diana Monge Donaire, Amanda Lesmes González de Aledo, Ariadna Bellès Casas, Lucía Larrañaga Sigwald, Sandra Portillo Sánchez, Alfredo Bardal Ruiz, Inés Lipperheide, Jimena Luján Vargas, Paula Recena Pérez.

Bibliografía
[1]
E. Cuenca Fito, E. Mayor-Vázquez, C. Díaz Lagares, B. Vidal Tegedor, N.I. Lázaro Martín, A. López Fernández, et al.
Determinants in the decision of intensive care admission of cancer patients: A Spanish multicenter prospective study.
Med Intensiva (Engl Ed)., 50 (2026),
[2]
E. Cuenca-Fito, E. Mayor-Vázquez.
Is it time to measure disease-free survival in critical oncology population?.
Med Intensiva (Engl Ed)., 49 (2025),
[3]
E. Azoulay, L. Zafrani, J. Nates, A. Maillard, D. Chean, B. Ferreyro, et al.
Advances in the critical care management for patients with hematological malignancies.
[4]
A. Cabrera Losada, M.A. Correa Oviedo, V.C. Herrera Villazón, S. Gil-Tamayo, C.F. Molina, C. Gimenez-Esparza Vich, et al.
Towards better mortality prediction in cancer patients in the ICU: a comparative analysis of prognostic scales: systematic literature review.
Med Intensiva (Engl Ed)., 48 (2024), pp. e30-e40
[5]
Y. Hourmant, A. Kouatchet, R. López, D. Mokart, F. Pène, J. Mayaux, et al.
Impact of early ICU admission for critically ill cancer patients: Post-hoc analysis of a prospective multicenter multinational dataset.
Copyright © 2026. Elsevier España, S.L.U. y SEMICYUC
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