Utilizando la estrategia PIRD (tabla 1), se construyó la pregunta: ¿Cuál es la calibración y capacidad de discriminación de las escalas pronósticas de mortalidad en pacientes oncológicos en la UCI?

Se seleccionaron estudios con pacientes mayores de 18 años con diagnóstico activo de cáncer sin discriminar estadio, que fueron admitidos a UCI, excluyendo pacientes embarazadas. En cuanto a los tipos de estudios, se incluyeron cohortes retrospectivas y prospectivas. No hubo restricción de idioma. Pero se excluyeron aquellos que no contenían información sobre el desempeño de más de un modelo pronóstico de mortalidad.

Se realizó una búsqueda sistemática de la literatura, sin restricción de idioma, en octubre de 2022, en las bases de datos virtuales: PubMed, Scopus, Biblioteca virtual en salud (BVS) y Medrxiv. Se utilizaron los términos MesH discriminados por los componentes de la pregunta de investigación: «Neoplasms», «Oncology», «Critical Illness», «Intensive Care Units», «Mortality», «Mortality Prediction», «Hospital Mortality», «APACHE», «Simplified Acute Physiology Score», «Organ Dysfunction Scores», «Prognostic Score», «Outcome prediction» y «Predictive models» (tabla 2). Adicionalmente, se aplicó una estrategia de búsqueda en bola de nieve, que permitió incluir 2 artículos relevantes que cumplían criterios de selección. Al final, se incluyeron 12 estudios para la revisión sistemática. Esta revisión fue registrada en PROSPERO (CRD42023441046 - disponible en https://www.crd.york.ac.uk/prospero/#recordDetails).

Los artículos de la búsqueda inicial fueron evaluados de manera independiente y cegada por 4 investigadores, primero por el título y el resumen de la publicación, luego los escogidos fueron revisados en texto completo y se les aplicaron los criterios de inclusión y exclusión. En la totalidad de los estudios no hubo una discriminación especificada por prueba índice y modelo de referencia. Por lo tanto, la mortalidad observada fue considerada como la prueba de referencia para la comparación y las pruebas índices fueron las escalas evaluadas (fig. 1).

Figura 1.

Proceso de selección de artículos según las directrices PRISMA para el informe de revisiones sistemáticas y metaanálisis.

(0.3MB).

Dos autores de forma independiente extrajeron la información de los estudios en el programa Excel; el instrumento fue construido en consenso por los investigadores, con las variables de interés, organizada cronológicamente por fecha de publicación. Los estudios fueron analizados por número de pacientes y tipo de cáncer (sólido, enfermedad avanzada y hematológico), y para estandarización del reporte de datos fueron expresados en porcentajes (tabla 3). Se obtuvo los valores de discriminación y calibración de cada escala, y con base en los datos de mortalidad observada y predicha, se calculó la razón estandarizada de mortalidad (SMR) (tabla 4).

La validez externa se evaluó mediante el análisis de la población a estudio, la generalización y el error aleatorio, mientras que la validez interna se estimó con la determinación de los sesgos de información, selección y confusión. La evaluación de la calidad metodológica y el riesgo de sesgo de los estudios primarios incluidos en la revisión sistemática fueron realizados mediante la aplicación por pares de la herramienta QUADAS-2 (Quality Assessment of Diagnostic-Accuracy Studies) (fig. 2), herramienta específica para la evaluación de la calidad de estudios de pruebas diagnósticas. Según criterio de los autores, se consideró un estudio de buena calidad si el riesgo de sesgo era menor del 25%, de moderada calidad entre 25-50% y baja calidad si el riesgo superaba el 50%.

Figura 2.

Evaluación de la calidad metodológica de los estudios incluidos, utilizando lista de chequeo QUADAS-2. a: Gráfico de riesgo de sesgo y aplicabilidad: juicio de los autores con relación a cada dominio y presentado como porcentaje en todos los estudios incluidos. b: Riesgo de sesgo: juicio de los autores acerca de cada dominio para cada estudio.

(0.54MB).

Se encontraron diferencias importantes entre los estudios, con gran variabilidad en el número de pacientes incluidos, en la dirección del tiempo, en la clasificación del tipo de cáncer, así como en las escalas de mortalidad evaluadas. Por ello, desde esta fase de la revisión se previó que los estudios eran demasiado heterogéneos para poder combinarlos en un metaanálisis y se decidió llevar a cabo solo la revisión sistemática de la literatura de tipo cualitativo. La síntesis narrativa se llevó a cabo mediante una evaluación de las características operativas de las escalas de mortalidad y resultados más significativos.

La evaluación metodológica de los estudios incluidos en la revisión se presenta en la figura 2. De manera general, los estudios mostraron buena calidad metodológica y el riesgo de sesgo observado fue bajo. El principal problema de sesgo en la evaluación estuvo representado en la aplicación de la prueba índice, dado que en la mayoría no se especificaron puntos de corte para la interpretación de la discriminación y calibración. Los estudios con la mejor calidad metodológica fueron los de Schellongowski et al.7 y Kopterides et al.12, mientras que los de baja calidad metodológica correspondieron a Pérez Pérez et al.15, Rojas Ruiz et al.14 y Xing et al.13. Los 7 artículos restantes, Sculier et al.6, Berghmans et al.8, Soares et al. (2004)9, Park et al.10, Soares et al. (2010)11, Siddiqui et al.16, Martos-Benítez et al.17, fueron de calidad moderada. Se encontró de manera consistente en todos los estudios una buena aplicabilidad.

Los estudios evaluaron la capacidad predictiva de las escalas mediante la discriminación del área bajo la curva (AUC), y la calibración utilizando la bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow H o Ĉ interpretados con el valor de p. La discriminación mide la probabilidad de que un paciente que falleció tuviera una probabilidad predicha más alta de morir que un paciente que sobrevivió. Un AUC de 0,5 indica que no hay diferencias entre aplicar o no la escala, una AUC=1 indica que el modelo es perfecto, un AUC>0,8 indica que el modelo es apropiado, un AUC entre 0,6 y 0,8 indica que el modelo es moderado, y un AUC<0,6 indica que el modelo es deficiente.

La calibración compara entre las probabilidades de mortalidad predicha y mortalidad observada. Los estudios seleccionados utilizaron la prueba de Hosmer-Lemeshow H o Ĉ, y se evaluó mediante el valor de p, donde un valor de p<0,05 indica una diferencia significativa entre la mortalidad observada y la mortalidad predicha, mientras que un valor de p>0,05 sugiere una mayor aproximación a la realidad.

Se utilizó la SMR para comparar la mortalidad observada con la predicha. Una SMR=1 indica que el modelo es perfecto, una SMR<1 implica que el modelo sobrestima la mortalidad, mientras que una SMR>1 indica que el modelo subestima la mortalidad (tabla 4).

APACHE II. Fue evaluado en 9 de los estudios6–10,12,13,15,17 de los cuales 7 fueron de cohorte prospectiva6–10,12,17 y 2 retrospectivos13,15. El número de pacientes osciló entre 126 y 5767, correspondiente a los estudios de Kopterides et al.12 y Park et al. (2009)10. Se incluyeron pacientes con tumores sólidos, enfermedad avanzada y cáncer hematológico. Se evidenció de baja hasta buena discriminación con AUC entre 0,60 y 0,96, Sculier et al. (2000)6 y Martos-Benítez (2020)17. La mayoría de los estudios demostraron mala calibración con SMR (>1) entre 1,06-1,54, que resultó en una subestimación uniforme del riesgo de mortalidad. En 2 estudios se reportó SMR<1, que corresponden a los estudios más grandes, Park et al. (2009)10 y Xing et al (2015)13, respectivamente.

APACHE III. Esta escala no se tuvo en cuenta para las conclusiones de la revisión dado que fue evaluado solo en el estudio de Soares et al. (2004)9, un estudio de cohorte observacional prospectiva, con un total de 542 pacientes. Se incluyeron pacientes con tumores sólidos y cáncer hematológico. Se reportó una buena discriminación con AUC de 0,81. Se evidenció una calibración con una SMR de 1,38, indicativo de subestimación de la mortalidad.

APACHE IV. Fue evaluado en 3 estudios13–15, 2 estudios fueron de cohorte observacional prospectiva13,14 y uno retrospectivo16. El número de pacientes fue de 283 a 981, en los estudios de Rojas Ruiz et al. (2018)14 y Xing et al. (2015)13. Se incluyeron pacientes con tumores sólidos, enfermedad avanzada y cáncer hematológico. Se reportó una AUC de moderada y buena discriminación, entre 0,73 y 0,95. Se reportó calibración con una SMR de 1,17 a 1,36, que resultó en subestimación de la mortalidad.

No se encuentran diferencias significativas que indiquen un mejor rendimiento pronóstico entre las diferentes versiones del APACHE II, III y IV. Los 3 modelos pueden subestimar la mortalidad en pacientes oncológicos.

SOFA. Fue evaluado en 2 estudios12,15, uno prospectivo12 y otro retrospectivo15. Se incluyeron en promedio 129 pacientes, de los cuales más del 94% presentaban tumor sólido. El estudio de Kopterides et al. (2011)12 demostró una buena capacidad de discriminación con un AUC de 0,83 y el estudio de Pérez Pérez et al. (2019)15 una discriminación moderada con un AUC de 0,77. Ambos estudios presentaron una baja calibración con un valor p<0,22. Los 2 estudios demostraron una subestimación de la mortalidad con una SMR>1,23.

SAPS II. Fue evaluado en 7 artículos de manera prospectiva6–12, 4 de ellos con menos de 500 pacientes6–8,12 y los otros 3 con más de 5009–11. Analizaron pacientes con cáncer sólido y hematológico. Cuatro de ellos mostraron una buena discriminación, con valores de AUC>0,87,9,11,12 y 3 estudios una discriminación moderada, con AUC<0,726,8,10; en 4 estudios se reportó una baja calibración con valor de p<0,056,8,10,11, mientras que 2 tuvieron un valor de p>0,057,12 y un artículo no proporcionó esta información9. Casi todos los estudios reportaron una SMR>1,1, con la excepción del estudio de Schellongowski et al. (2003)7, que no reportó esta información, resultando en una subestimación de la mortalidad.

SAPS III. Fue evaluado en 4 artículos11,13,16,17, 3 prospectivos11,16,17 y uno retrospectivo13, con una muestra que osciló entre 414 y 981 pacientes, y un predominio mayor al 50% de tumores sólidos. En 3 estudios11,13,17 se evidenció una buena discriminación con AUC de 0,84; 0,91 y 0,95 respectivamente, mientras que un estudio tuvo una capacidad de discriminación moderada con un AUC de 0,7 16; 2 de los artículos obtuvieron una baja calibración11,17 con un valor de p<0,05 y los otros 2 presentaron una buena calibración con un valor de p>0,05. En los 4 estudios se evidenció una subestimación de la mortalidad con SMR entre 1,08 y 1,50.

SAPS III–CSA. El estudio de Martos-Benítez et al. (2020)17, una cohorte prospectiva con un total de 414 pacientes, en su mayoría con cáncer sólido (94,9%), evalúo el SAPS III por países de América central y Suramérica (SAPS III-CSA). Este estudio demostró una buena discriminación con AUC de 0,95 y una buena calibración por un valor de p>0,05. Se sobrestimó la mortalidad con una SMR de 0,85.

ICMM. Fue evaluado en 6 estudios7,8,9,11,15,16, de los cuales 5 fueron prospectivos y uno retrospectivo 15. El número de pacientes osciló entre 132 y 1257, entre los estudios de Pérez Pérez et al. (2019)15 y Soares et al. (2010)11 respectivamente. La población incluía pacientes con tumores sólidos, enfermedad avanzada y cáncer hematológico, excepto el estudio de Pérez Pérez et al. (2019)15, que solo incluyó tumores sólidos. En 4 artículos9,11,15,16 se reportaron SMR<1 entre 0,47 y 0,83 indicativas de una sobrestimación de la mortalidad y en 2 subestimaron la mortalidad7,8. El estudio de Schellongowski et al. (2004)7 fue el que demostró mejor calibración con una SMR de 1,05.

MPM II. MPM II registrado al ingreso y a las 24h fue evaluado en 3 estudios9,14,16 todos prospectivos. El número de pacientes osciló entre 283 y 1257, entre los estudios de Rojas Ruiz (2018)14 y Soares et al. (2004)9, respectivamente. Se incluyeron pacientes con tumores sólidos, enfermedad avanzada y cáncer hematológico. Se evidenció moderada discriminación con un AUC de 0,67 y 0,79, en los estudios de Siddiqui et al. (2020)16 y Soares et al. (2004)9, respectivamente. En los 3 estudios la SMR fue>1, indicativo de una subestimación de la mortalidad.

MPM III. Este modelo solo fue evaluado en un estudio, el de Soares et al (2010)11. Fue una cohorte prospectiva, que incluyó 717 pacientes con tumores sólidos y cáncer hematológico. Se reportó una moderada discriminación con una AUC de 0,71. Se reportó sobrestimación de la mortalidad con una SMR de 3,41.