El cáncer constituye una de las principales causas de morbilidadmortalidad a nivel global, con una incidencia proyectada de 21,9 millones de casos para el año 20251. Los avances en diagnóstico y tratamiento oncológico han mejorado considerablemente el pronóstico de los pacientes, permitiendo la implementación de terapias más precisas y personalizadas2. Sin embargo, la evolución clínica de estos pacientes sigue siendo heterogénea, especialmente en situaciones de descompensación aguda.

La decisión de admisión en una unidad de cuidados intensivos (UCI) de los pacientes oncológicos representa un desafío clínico significativo, sobre todo cuando se trata de identificar a aquellos pacientes que se beneficiarían de una estancia en la UCI3. Tradicionalmente, los criterios de admisión en la UCI han sido restrictivos para los pacientes oncológicos debido a la elevada mortalidad reportada en algunos estudios y al alto consumo de recursos4; No obstante, investigaciones recientes sugieren que la mortalidad hospitalaria en este grupo de pacientes no supera la de otros grupos con comorbilidades graves5. Así mismo, la admisión en la UCI no necesariamente implica la instauración de medidas terapéuticas agresivas: En este sentido, se han desarrollado múltiples políticas de admisión enfocadas en la evaluación individualizada del estado del paciente en el momento del ingreso, siendo la más difundida la prueba de tiempo limitado (ICU-TLT, por sus siglas en inglés)6,7.

Actualmente existe una falta de estudios que aborden de manera integral los factores determinantes en la admisión de pacientes oncológicos en la UCI: La mayoría de las investigaciones disponibles se centran en cohortes específicas, o presentan limitaciones en el análisis de la interacción entre el estado funcional, las comorbilidades y los tratamientos oncológicos recientes8,9. Además, predecir la mortalidad en la UCI de estos pacientes continúa siendo un desafío10, y existe escasa bibliografía que aborde los motivos de rechazo del ingreso en la UCI de los pacientes oncológicos críticos pese a que clásicamente el porcentaje ha sido relevante11. Esta laguna en la literatura impide establecer criterios más objetivos y estandarizados para la toma de decisiones sobre el ingreso a la UCI, lo que puede afectar a la equidad en el acceso a los cuidados intensivos para estos pacientes.

El objetivo del presente estudio es analizar y comparar las características clínicas, funcionales y oncológicas de los pacientes con cáncer que ingresan en la UCI frente a aquellos que son desestimados, identificando los factores asociados a la decisión de ingreso y desarrollando modelos predictivos que permitan estimar la probabilidad de admisión en la UCI. Con estos hallazgos, se espera contribuir a una mejor comprensión del proceso de selección de pacientes en la UCI y proporcionar herramientas que faciliten una toma de decisiones más objetiva y basada en la evidencia.

En la figura 1 se detalla el proceso de selección de pacientes. Durante el período del estudio, se reclutaron un total de 1.375 pacientes, de los cuales 34 fueron excluidos por la imposibilidad de recolectar sus datos. Finalmente, se analizaron 1.341 pacientes, de los cuales 1.177 (87,8%) fueron ingresados en la UCI, mientras que 164 (12,2%) fueron desestimados. Las características generales de los pacientes tanto ingresados en la UCI como desestimados para el ingreso, se presentan en la tabla 1. Los pacientes ingresados tenían una edad media de 66,2 años (DE: 12,2) frente a 69,8 años (DE: 10,8) (p<0,001). Los tumores más frecuentes fueron los de origen gastrointestinal (22,6%) seguidos de los genitourinarios (14,9%) y de los pulmonares (12,7%). El linfoma de Hodking fue el que con más frecuencia ingresó en la UCI (11,6%) y al analizar el estado de la enfermedad hematológica el 36,5% de los pacientes tenían un reciente diagnóstico y el 26,47% se encontraba en progresión.

Figura 1.

Diagrama de flujo.

En la tabla 2 se detallan las variables que se asociaron independientemente con el ingreso en la UCI. La neutropenia (OR: 2,38; IC 95%: 1,12-5,05; p=0,024), el padecer un tumor de tipo gastrointestinal (OR: 2,42; IC 95%: 1,37-4,30; p=0,002), un tumor ORL (OR: 3,65; IC 95%: 1,49-8,96; p=0,005), una leucemia mieloide aguda (OR: 4,89; IC 95%: 1,11-21,54; p=0,036), un linfoma no-Hodgkin (OR: 3,03; IC 95%: 01,46-6,30; p=0,003), un mieloma múltiple (OR: 2,81; IC 95%: 1,06-7,41; p=0,037), o haber recibido radioterapia en los 3 meses previos a la valoración se asoció a una mayor probabilidad de ingreso (OR: 1,46; IC 95%: 1,01-2,11; p=0,045).

Se desarrollaron modelos predictivos de ingreso en la UCI para la cohorte total, así como para pacientes con tumores sólidos y hematológicos (fig. 2). Al analizar los tipos de neoplasias, el modelo completo (Modelo 1) mostró la mejor capacidad predictiva, con un área bajo la curva (AUC) de 0,79 (IC 95%: 0,75-0,84) para tumores sólidos y de 0,82 (IC 95%: 0,76-0,88) para tumores hematológicos.

Figura 2.

Modelos predictivos de ingreso en la UCI.

Figura A: Modelos predictivos en todos los paciente: Modelo 1: ECOG inicial, tabaco, edad, neutropenia, alcohol, radioterapia, tratamiento oncológico 3 meses previos; Modelo 2: ECOG inicial, tabaco, edad, neutropenia, alcohol, radioterapia; Modelo 3: ECOG inicial, tabaco, edad, neutropenia, alcohol; Modelo 4: ECOG inicial, tabaco, edad, neutropenia.

Figura B: Modelos predictivos en pacientes con tumor de órgano sólido: Modelo 1: ECOG inicial, tabaco, alcohol, metástasis, tratamiento oncológico 3 meses previos, tumor ORL, tumor gastrointestinal, neutropenia, radioterapia; Modelo 2: ECOG inicial, tabaco, alcohol, metástasis, tratamiento oncológico 3 meses previos, tumor ORL, neutropenia, radioterapia; Modelo 3: ECOG inicial, tabaco, alcohol, metástasis, tratamiento oncológico 3 meses previos, tumor ORL, neutropenia; Modelo 4: ECOG inicial, tabaco, alcohol, metástasis, tratamiento oncológico 3 meses previos, tumor ORL.

Figura C: Modelos predictivos en pacientes con tumor hematológico: Modelo 1: Estado neoplasia hematológica, ECOG inicial, edad, tabaco, alcohol, neutropenia, radioterapia, leucemia mieloide aguda; Modelo 2: Estado neoplasia hematológica, ECOG inicial, edad, tabaco, alcohol, neutropenia, radioterapia; Modelo 3: Estado neoplasia hematológica, ECOG inicial, edad, tabaco, alcohol, neutropenia; Modelo 4: Estado neoplasia hematológica, ECOG inicial, edad, tabaco, alcohol.

En los tumores sólidos, el modelo incluyó las siguientes variables: la puntuación en la escala ECOG al ingreso, el consumo de tabaco y alcohol, presencia de metástasis, tratamiento oncológico en los 3 meses previos, pacientes con tumores de origen ORL o gastrointestinales, neutropenia y radioterapia. En las neoplasias hematológicas, las variables incluídas en el modelo fueron: estado de la neoplasia hematológica, puntuación ECOG inicial, edad, antecedente de consumo de tabaco y alcohol, neutropenia, radioterapia y leucemia mieloide aguda.

En la tabla 3 se detallan las características de los pacientes que fueron ingresados tras la valoración por el SMI. Los motivos que provocaron el ingreso en la UCI con mayor frecuencia fueron la insuficiencia respiratoria, (n=273, 25,1%) y la inestabilidad hemodinámica (n=246, 22,7%). Dentro de los tratamientos aplicados en la UCI, el 55% (n=647) precisó soporte ventilatorio y el 58,6% (n=690) fármacos vasoactivos. De los pacientes ingresados, el 21,4% (n=251) falleció durante el ingreso hospitalario. La causa más frecuente de fallecimiento fue el 64,3% fracaso multiorgánico. En el 22,9% (n=210) de los pacientes se adecuaron medidas de esfuerzo terapéutico en la UCI.

En la tabla 4 se muestran las características de los pacientes rechazados para ingresar en la UCI, siendo las más frecuentes la futilidad (66%, n=101) y la enfermedad crónica (n=69, 45,4%). De los pacientes desestimados, 87 (53,7%) fallecieron durante el ingreso hospitalario.

Este estudio ha permitido profundizar en el perfil de los pacientes oncológicos que requieren valoración para ingreso en la UCI tras sufrir un evento agudo. Se han creado modelos predictivos de ingreso en la UCI en los pacientes con tumor de órgano sólido y neoplasias hematológicas, teniendo en cuenta cuánto aporta cada variable a la capacidad predictiva global del modelo.

Mediante un análisis comparativo entre los pacientes que ingresan en la UCI y aquellos desestimados, hemos logrado una mejor comprensión de los factores determinantes de esta decisión crítica. Hasta la fecha, únicamente se había realizado un estudio comparativo entre los pacientes oncológicos admitidos y desestimados en la UCI. Los resultados del presente estudio evidencian una probable flexibilización en los criterios de admisión en la UCI hacía los pacientes oncológicos en las últimas 2 décadas (90% admitidos en nuestra serie de 2025, frente al 51% en 2005), aunque no podemos excluir un potencial sesgo de selección por parte de los investigadores (posible no inclusión de los pacientes desestimados en la muestra). Además, en este trabajo realizado por Thiery et al.16, de los pacientes considerados demasiado graves para beneficiarse del ingreso en la UCI, el 26% seguía vivo el día 30 y el 16,7% el día 180. En nuestro estudio el 46,63% de los pacientes desestimados no fallecieron durante el ingreso hospitalario.

Respecto a los factores que condicionan una posible admisión en la UCI, la edad ha sido constantemente considerada un factor importante en la toma decisiones sobre el ingreso en la UCI de los pacientes con cáncer17,18. Existen estudios realizados en pacientes oncológicos mayores de 65 años donde se reportan tasas de mortalidad en la UCI similares a la población no-oncológica19. En nuestra muestra existieron diferencias significativas entre la edad media de los pacientes admitidos y desestimados en la UCI (66 vs. 69 años; p<0,001), lo que pese a lo comentado confirma una probabilidad mayor de admisión de pacientes no-añosos en la UCI. Así mismo, se objetiva una menor edad media en los pacientes admitidos respecto a estudios más antiguos realizados en nuestro entorno20, lo que podría reflejar el impacto de los avances en la detección temprana del cáncer21.

Como ya apuntaban Bos et al. en su trabajo, pese a que se registran más mujeres que hombres con cáncer, la proporción de pacientes varones que ingresan en la UCI es mayor22. Se desconoce el motivo exacto por el cual la aparición de eventos graves es mayor en hombres, puede que se relacione con variaciones en la epidemiología, fisiopatología, presentación, gravedad y respuesta al tratamiento, debido al notable impacto de las hormonas sexuales en los sistemas inmunológico y cardiovascular23.

A pesar de que todas las escalas de situación funcional basal estudiadas presentan limitaciones (Clinical Frailty Scale, Karnofsky-PS y ECOG-PS), en nuestra serie se ha incorporado la escala ECOG en todos los modelos predictivos dado que se ha evidenciado una mejoría en la capacidad global para predecir el ingreso en la UCI. El ECOG-PS es una herramienta de fácil aplicación y ampliamente difundida en el paciente oncológico. Sin embargo, algunos trabajos previos evidenciaron una alta variabilidad interprofesional en su aplicación24. Existiendo actualmente la necesidad de desarrollar herramientas dinámicas y más objetivas para evaluar la funcionalidad en los pacientes oncológicos25,26. En nuestro trabajo, hemos proponemos la creación de modelos predictivos seleccionando las variables en función de su contribución conjunta al poder predictivo global. Este hallazgo nos impulsa a avanzar hacia una oncología de precisión27 y a explorar nuevas escalas relacionadas con la situación funcional como la escala de fragilidad clínica28.

Un hallazgo relevante de nuestro estudio es que los pacientes que recibieron un tratamiento oncológico en los 3 meses previos al evento agudo presentaban una mayor probabilidad de ingreso en la UCI: Este dato subraya la importancia de la vigilancia estrecha y un manejo preventivo en estos pacientes, ya que el haber recibido recientemente tratamiento oncoespecífico parece predisponer al desarrollo de complicaciones graves. En este sentido, algunos estudios enfocados a la detección temprana de complicaciones en los pacientes oncológicos han demostrado que la realización de rondas conjuntas diarias (SMI - Oncología y/o Hematología) y los sistemas de alertas tempranas podría permitir identificar complicaciones antes de que requieran ingreso en la UCI29; Así mismo, se ha demostrado que la mortalidad aumenta un 1,05% por cada hora de demora en los pacientes críticos30. Es por ello que la optimización de algoritmos basados en constantes vitales, combinados con biomarcadores, la formación específica del personal en la detección del deterioro clínico y la presencia de equipos de respuesta rápida, podría mejorar significativamente el pronóstico de estos pacientes31,32. En este sentido, los modelos predictivos desarrollados en este estudio para predecir la necesidad de ingreso en la UCI constituyen una herramienta valiosa para identificar a los pacientes de alto riesgo, optimizar la asignación de recursos y mejorar la toma de decisiones clínicas en la UCI.

Los pacientes con cáncer están particularmente predispuestos a desarrollar infecciones graves debido a múltiples factores, entre ellos la inmunosupresión derivada de los tratamientos oncológicos y la disfunción orgánica asociada. Sin embargo, el diagnóstico de sepsis en este grupo de pacientes puede resultar desafiante, ya que condiciones como el síndrome de liberación de citoquinas tras la terapia con CAR-T o el síndrome de lisis tumoral pueden presentar cuadros similares. En nuestro trabajo el 16,58% de los pacientes presenta una complicación farmacológica y el 2,62% en particular una complicación asociada a la terapia CAR-T. Este desafío diagnóstico pone de manifiesto la necesidad urgente de desarrollar herramientas diagnósticas más precisas y específicas que faciliten la diferenciación entre estas condiciones, optimizando así el manejo y tratamiento adecuado33.

Al analizar las causas de rechazo de ingreso en la UCI, encontramos que la futilidad y la pobre calidad de vida estimada fueron los motivos más frecuentemente alegados por los intensivistas. En el trabajo ADENI-UCI34, realizado en 62 UCI españolas, se analizaron las variables asociadas a las decisiones de rechazo al ingreso en la UCI como medida de limitación de tratamiento de soporte vital. El 28% de los pacientes presentaban algún tipo de neoplasia y la pobre calidad de vida estimada también fue uno de los motivos más frecuente.

De los pacientes ingresados en la UCI se observó una mortalidad del 21,45%, cifra similar a la reportada en el registro ONCO-ENVIN9 donde la mortalidad fue del 27,5% en los pacientes oncológicos que ingresaban por motivo médico. De los pacientes desestimados el 53,37% falleció durante el ingreso hospitalario, por lo que existió un subgrupo significativo de pacientes en los cuales se desestimó el ingreso en la UCI y sobrevivieron al ingreso hospitalario. Esta realidad subraya la complejidad de la toma de decisiones y enfatiza que estos procesos deben ser realizados por equipos multidisciplinares, tanto en la valoración inicial ante un deterioro agudo como en el seguimiento durante la hospitalización35.

Una de las limitaciones más importantes de nuestro estudio es el número total de pacientes incluidos en el grupo de ingreso en la UCI frente a los pacientes desestimados. Dicha discrepancia podría ser explicada por la dificultad inherente de solicitar inclusión en un estudio a los pacientes desestimados, ya sea a ellos mismos, a su familia o bien por la flexibilización progresiva de los criterios de ingreso en la UCI de los pacientes oncológicos en nuestro país. Se desconoce el número exacto de pacientes desestimados que cumpliendo los criterios de inclusión no pudieron ser reclutados por ausencia de firma de consentimiento informado.

En conclusión, en nuestro trabajo se han desarrollado modelos predictivos de ingreso en la UCI seleccionando las variables no de forma aislada, sino en función de su contribución conjunta al poder predictivo global. El modelo denominado completo (Modelo 1) mostró la mejor capacidad predictiva, con un área bajo la curva (AUC) de 0,79 (IC 95%: 0,75-0,84) para tumores sólidos y de 0,82 (IC 95%: 0,76-0,88) para tumores hematológicos. La causa más frecuente de ingreso en la UCI fue la insuficiencia respiratoria y más de la mitad de los pacientes precisaron soporte ventilatorio. Los tumores gastrointestinales dentro de los sólidos y el linfoma de Hodking en los hematológicos fueron los que ingresaron con mayor frecuencia en la UCI.

El presente manuscrito no ha recibido financiación.

Diseño del estudio: Elena Cuenca Fito e Inés Gómez-Acebo.

Análisis estadístico: Inés Gómez-Acebo.

Adquisición de datos: Elena Cuenca Fito, Eric Mayor-Vázquez, Cándido Díaz Lagares, Bárbara Vidal Tegedor, Noelia Isabel Lázaro Martín, Alba López Fernández, Laura Sanchez Montori, Íñigo Isern, Amparo Cabanillas Carrillo, Jorge Sánchez Gómez, Maria 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, Juan Higuera Lucas, 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 Varas, Carola Gimenez-Esparza Vich, Paula Recena Pérez y Maricela Jiménez-López.

Borrador del artículo, revisión crítica del contenido intelectual y la aprobación definitiva de la versión que se presenta: Elena Cuenca Fito, Cándido Díaz Lagares, Eric Mayor-Vázquez e Inés Gómez Acebo.

No se ha utilizado ningún tipo de IA.

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.