Predicción pronóstica en el cáncer de ovario desde un enfoque paliativista/ Alfaro-Campos G. ISSN 2215-5562. Rev.Ter. Julio-Diciembre del 2022; Vol. 16 N°2: 91-104.

 

 

ARTÍCULO DE REVISIÓN

 

Predicción pronóstica de supervivencia en personas con cáncer de ovario: un enfoque paliativista

 

Prognostic prediction of survival in people with ovarian cancer: a palliative approach

 

Título corto: Predicción pronóstica en el cáncer de ovario desde un enfoque paliativista

Autor: Grethel C. Alfaro-Campos¹.

Filiación: ¹ Unidad de Geriatría, Hospital México, San José, Costa Rica.

Correspondencia: Dra. Grethel Carolina Alfaro Campos, correo electrónico: gcaroac@hotmail.com

Cita: Alfaro-Campos GC. Predicción pronóstica en el cáncer de ovario desde un enfoque paliativista. Rev Ter. 2022;16(2): 91-104.

Financiamiento: ninguno.

Declaración de conflictos: ninguno.

Fecha de recepción:  24 de julio del 2021.

Fecha de aceptación: 18 de julio del 2022.

Abreviaturas: CaO, Cáncer de ovario; D-PaP Score, modificación de la PAP Score que incorpora la presencia de delirio; FIGO, sistema de estadificación de la Federación Internacional de Ginecología y Obstetricia; IK, Índice de Karnofsky; Med. Pal, Medicina Paliativa; PaP Score, Paliative Prognostic Score; PPI, Paliative Prognostic Index; PPS, Palliative Performance Scale.

 

Introducción:  en los últimos años, la predicción clínica de supervivencia, definida como la habilidad

Rev.Ter. Julio-Diciembre del 2022; Vol 16 N°2.

del médico para estimar la sobrevida probable o restante al paciente, ha adquirido más interés que en el pasado; sin embargo, se mantiene influenciada por la experiencia del operador y es pobremente reproducible. Globalmente, el cáncer de ovario es la sétima causa de muerte por cáncer entre las mujeres y su sobrevida es muy pobre debido a dificultades en la detección, diagnóstico y tratamiento. La información pronóstica cercana a la realidad es una herramienta determinante para la toma de decisiones de ambos, médicos y pacientes.  El objetivo de esta revisión fue revisar las diferentes herramientas que existen para determinar un pronóstico de supervivencia en personas con cáncer en su etapa terminal, desde un enfoque paliativista y hacer énfasis en las mujeres con cáncer de ovario. Metodología: se realizó un estudio de revisión narrativa basada en artículos científicos relevantes al tema, publicados entre el año 1994 y 2016 en idiomas inglés y español, disponible en las siguientes bases de datos: Scielo, Google Académico, PubMed, utilizando como descriptores las palabras pronóstico o supervivencia, cuidado paliativo y cáncer o cáncer de ovario.  Resultados: algunos estudios demuestran que, en etapas tempranas de carcinoma epitelial de ovario, las personas con el subtipo de células claras tienen peor pronóstico que aquellas con carcinoma seroso. El estadiaje es un factor pronóstico reconocido por estudios previos y se ha encontrado que tiene un impacto significativo en la supervivencia de las personas con carcinoma epitelial de ovario. Otros estudios demuestran que la edad al momento del diagnóstico es otro importante factor pronóstico, convirtiéndose en un factor pronóstico negativo conforme la persona avanza en edad. La disparidad en el pronóstico es muy amplia en función del estadio de la enfermedad, variable pronóstica más importante. Un mejor estado funcional generalmente confiere mayor tolerancia a varias modalidades terapéuticas, desde cirugía hasta quimioterapia y además induce a utilizar tratamientos más agresivos a los médicos. Conclusión: la escala de Papscore es una de las más confiables para la determinación del pronóstico de supervivencia de las pacientes con cáncer de ovario, ya que contempla varios parámetros clínicos y de laboratorio básicos, es de fácil aplicación, precisión y validez. El sistema de estadificación de la FIGO es un factor pronóstico de significancia independiente. Ambas son herramientas útiles en la predicción del pronóstico de supervivencia de pacientes con cáncer de ovario.

Palabras clave: pronóstico, supervivencia, cáncer, cáncer de ovario, cuidado paliativo.

 

Introduction: in recent years, the clinical prediction of survival, defined as the physician's ability to estimate the probable or remaining survival of the patient, has acquired more interest than in the past, however, it remains influenced by the experience of the operator and is poorly reproducible. Globally, ovarian cancer is the seventh leading cause of cancer death among women and survival is very poor due to difficulties in detection, diagnosis, and treatment. Prognostic information close to reality is a determining tool for decision-making for both doctors and patients. The objective of this review was to review the different tools that exist to determine a survival prognosis in people with cancer in its terminal stage, from a palliative approach and to emphasize women with ovarian cancer. Methodology: a narrative review study was carried out based on scientific articles relevant to the subject, published between 1994 and 2016 in English and Spanish, available in the following databases: Scielo, Google Academic, PubMed, using as descriptors the words prognosis OR survival AND palliative care AND cancer OR ovarian cancer. Results: some studies show that in early stages of epithelial ovarian carcinoma, people with the clear cell subtype have a worse prognosis than those with serous carcinoma. Staging is a prognostic factor recognized by previous studies and has been found to have a significant impact on survival in people with epithelial ovarian carcinoma. However, other studies show that age at diagnosis is another important prognostic factor, becoming a negative prognostic factor as the person advances in age. The disparity in prognosis is very wide depending on the stage of the disease, which is the most important prognostic variable for survival of the disease. Better performance status generally confers greater tolerance to various therapeutic modalities, from surgery to chemotherapy, and induces physicians to use treatments that are more aggressive. Conclusion: Papscore scale is one of the most reliable for determining the survival prognosis of patients with ovarian cancer, since it includes several basic clinical and laboratory parameters, it is easy to apply, accurate and valid. The FIGO staging system is a prognostic factor of independent significance. Both are useful tools in predicting the survival prognosis of patients with ovarian cancer.

Keywords: prognosis, survival, cancer, ovarian cancer, palliative care.

 

            A muchos de los médicos a cargo de personas con enfermedades incurables se les solicita estimar la expectativa de vida de sus pacientes¹, un atinado cálculo en el pronóstico de vida de la persona permitirá un mejor control de los síntomas y mejorar el apoyo en el transcurso de la enfermedad; a su vez contribuye a brindar mejor calidad de vida evitando intervenciones inapropiadas en personas vulnerables².

El proporcionar un pronóstico basado solo en la experiencia profesional o por el tipo de enfermedad, puede llevar al profesional a cometer errores, como el sobrestimar la supervivencia (error más común), que puede ocasionar frustración en la persona, su familias y grupo de cuidadores, provocando sentimientos de tiempo robado de convivencia con su ser querido, cuando se tenían expectativas erróneas de pronósticos de vida mayores³.

Los estudios disponibles sobre pronóstico y supervivencia no han demostrado como predecir de forma realista la supervivencia de la persona con oncológica en situación terminal, no obstante, se han analizado variables tales como: la capacidad funcional, los síntomas y signos clínicos, los datos analíticos y la impresión clínica del profesional.  Estas variables en forma combinada integran varias escalas e índices pronósticos que son utilizados en las diferentes Unidades en Cuidados Paliativos, que han venido a dar certidumbre con un criterio amplio, universal y acertado⁴.

Son múltiples las razones que hacen pensar en elegir herramientas que se adapten a nuestra realidad, con las cuales se pueda orientar el pronóstico de sobrevida de las personas con enfermedades oncológicas, para brindarles la atención oportuna en el entorno necesario basado a sus necesidades, y a la vez poder orientarla a una intervención interdisciplinaria.

 

Se realizó un estudio de revisión narrativa no sistemática, basada en artículos científicos con el objetivo de describir las mejores herramientas que existen para determinar un pronóstico de sobrevida en personas con cáncer en su etapa terminal, desde un enfoque paliativista y hacer énfasis en las mujeres con cáncer de ovario.  Se incluyeron un total de 37 artículos relevantes al tema, publicados entre 1994 y 2016 en idiomas inglés y español, disponible en las siguientes bases de datos: Scielo, Google Academic, PubMed, utilizando como descriptores las palabras pronóstico o sobrevida, cuidado paliativo y cáncer o cáncer de ovario.

 

La predicción clínica de sobrevida

En los últimos años, la predicción clínica de sobrevida, definida como: “la habilidad del médico para estimar la sobrevida probable, o restante al paciente” ha adquirido más interés que en el pasado, sin embargo, se mantiene influenciada por la experiencia del operador y es pobremente reproducible^5-7.

Se considera errónea la predicción de sobrevida si el resultado es más del doble o menos de la mitad de la sobrevida actual. Un 30% de error puede ser esperado aún en las manos de expertos. Dos tercios de este error puede ser adjudicado al optimismo y un tercio al pesimismo^5,8.

El estado de funcionalidad es un importante predictor de sobrevida, especialmente para bajos puntajes de evaluación, su capacidad predictiva aumenta cuando se integran ciertos síntomas clínicos; algunos roles pronósticos se han asignado a índices que miden las actividades de la vida diaria y existen autores que han enmarcado la capacidad predictiva a funciones cognitivas.

Parámetros nutricionales clínicos, que son altamente significativos en pacientes geriátricos, mantienen un valor pronóstico independiente en pacientes con cáncer terminal; no obstante, están de alguna forma limitados porque comparten una gran cantidad de variables comunes.  Parámetros como niveles séricos de albúmina, prealbúmina, proteínas totales, y pseudocolinesterasa son medidos para mostrar pérdida de la ingesta alimentaria (anorexia)⁵.

La importancia pronóstica de algunos parámetros biológicos, como la leucocitosis y la linfocitopenia, se ha observado en pequeñas series de casos y confirmado en gran número de análisis con múltiples variables. La predicción clínica de sobrevida, con el índice de Karnofsky (IK) y síntomas clínicos como disnea, factores nutricionales, leucocitosis y linfocitopenia como están disponibles en la escala, son factores de importancia como predictores de sobrevida⁵.

Predecir el pronóstico de sobrevida de pacientes, además de ser una de las habilidades centrales en la práctica de la medicina, es de especial importancia en las personas con cáncer avanzado, además de que en las etapas avanzadas de la enfermedad el pronóstico no puede ser basado con la misma información que en etapas tempranas, ya que en estas últimas es basado regularmente en el estadiaje tumoral. Sin embargo, la atinada predicción de sobrevida sigue siendo necesaria por razones clínicas, organizacionales y éticas, especialmente al colaborar en evitar el daño, el disconfort, y las terapias inapropiadas en personas vulnerables; así como en planear estrategias de cuidados específicos. Adicionalmente, decisiones personales que tengan las personas enfermas y sus cuidadores, son influenciadas por la información de su pronóstico.  Una buena predicción pronóstica de sobre vida mejora la autonomía del paciente, en el contexto de la apropiada comunicación recibida. No obstante, la exactitud pronóstica en esta población parece ser la excepción a la regla⁹.

Un amplio estudio prospectivo de cohortes, en el cual participaron 365 médicos y 504 pacientes en el modelo de atención tipo hospicio, encontró que solo el 20% de los pronósticos fueron exactos, 63% de las estimaciones fueron optimistas y 17% pesimistas. Los médicos generales no especialistas, hicieron 326% veces más predicciones optimistas, los médicos con más años de práctica fueron más exactos, a mayor tiempo de duración de la relación médico-paciente, la exactitud pronóstica tiende a decrecer^10,11 (figura 1).  Estos hallazgos tienen varias implicaciones, primero que este optimismo en la sobrevida puede llevar a una referencia tardía a los servicios en cuidados paliativos, segundo que se altera la comunicación del pronóstico y se ha observado que esto afecta la percepción del paciente sobre su propio futuro. 

Un estudio demuestra que personas con cáncer terminal, cuyo pronóstico de sobrevida se mantiene sobre una línea de optimismo, a menudo solicitan medidas fútiles y agresivas, lejos de una adecuada intervención paliativa^10. Los médicos con menos contacto con el paciente a menudo dan diagnósticos más exactos. Muchos médicos buscan una “segunda opinión” con respecto a los pronósticos, finalmente el obtener el pronóstico es la prioridad para personas con enfermedades serias; por lo tanto, una información pronóstica cercana a la realidad es una herramienta determinante para la toma de decisiones de ambos, médicos y pacientes.

 

 

Figura 1. Sobrevida pronosticada contra supervivencia observada en pacientes terminales.

Fuente:  elaboración basada en Christakis et al, 2000¹⁰.

 

A pesar de todas las limitaciones, la estimación subjetiva de la supervivencia ha demostrado presentar relación con la supervivencia observada; aunque sea poco precisa, no debe de ser desechada, sino mejorada con otros parámetros¹².

 

La importancia del desarrollo de escalas de pronóstico y ejemplos

En oncología se han desarrollado diferentes índices que tratan de predecir la evolución de las neoplasias, sin embargo, se han descrito pocas escalas de pronóstico que ayuden a la estimación de supervivencia de la persona con enfermedad oncológica en fase terminal. El primero que publicó un estudio al respecto fue Reuben, quien realizó índices pronósticos basados en el IK, también conocido como Karnofsky Performance Status y varios síntomas clínicos (xerostomía, disnea, anorexia, edemas y pérdida de peso), sin embargo, el sistema era demasiado complejo para aplicarse de forma habitual¹³.

            Un factor pronóstico indiscutible en personas con cáncer avanzado es el estado funcional, para medirlo se utilizan diversas escalas. Una de las más antiguas e importantes es el IK¹⁴  (tabla 1), desarrollado por Karnofsky desde 1948,  donde puntuaciones menores a 50 se relaciona con supervivencias menores a 8 semanas, sin embargo puntuaciones altas no garantizan una larga supervivencia¹³.   Este índice tiene algunas limitaciones en su aplicación, algunos autores lo califican de anticuado, ya que en algunos casos refleja la indicación de hospitalizar a la persona, pero actualmente dada la calidad en la atención de los pacientes con enfermedades oncológicas en su domicilio, no parece adecuado incluirla.

 

Tabla 1. Indice de Karnofsky

Fuente: tomado de Puiggros et al, 2009¹⁵.

               Una modificación del IK que puede aplicarse en personas atendidas en programas de cuidados paliativos es la Palliative Performance Scale (PPS), que también tiene valor pronóstico.  La PPS  (tabla 2), fue desarrollada por Anderson et al¹⁶, y posteriormente validada por Morita et al¹⁷. Es una herramienta útil para medir el declive progresivo de una persona de cuidados paliativos, tiene cinco dimensiones funcionales: deambulación, nivel de actividad y evidencia de enfermedad, autocuidado, ingesta oral y nivel de conciencia. Para calificar, hay 11 niveles de PPS de 0% a 100% en incrementos de 10 por ciento. Cada disminución del 10% marca una disminución bastante significativa en la función física. Por ejemplo, una persona con una puntuación de 0 % ha fallecido y una puntuación de 100 % es totalmente ambulatorio y saludable¹⁸.

 

Tabla 2.  Palliative Performance Scale (PPS)

%	Deambulación	Nivel de actividad Evidencia de enfermedad	Autocuidado	Ingesta	Nivel de conciencia	Mediana estimada de supervivencia en días
						(a)	(b)	(c)
100	Completa	Actividad Normal Sin evidencia de Enfermedad	Completo	Normal	Completo	NA	NA	108
90	Completa	Actividad Normal Alguna evidencia de Enfermedad	Completo	Normal	Completo
80	Completa	Actividad Normal con esfuerzo Alguna evidencia de Enfermedad	Completo	Normal o reducida	Completo
70	Reducida	Incapaz de realizar actividad laboral normal Alguna evidencia de Enfermedad	Completo		Completo	145
60	Reducida	Incapaz de realizar tareas del hogar o pasatiempos Enfermedad significativa	Precisa asistencia ocasional		Completo o Síndrome confusional	29	4
50	Principalmente sentado/acostado	Incapaz de realizar cualquier tipo de trabajo Enfermedad extensa	Precisa considerable ocasional			30	11	41
40	Principalmente en cama		Precisa ayuda para casi todas las actividades		Completo o somnoliento Síndrome confusional	18	8
30	Encamado		Totalmente dependiente	Reducida		8	5
20	Encamado			Mínima		4	2	6
10	Encamado			Solamente cuidado oral	Somnoliento o coma	1	1
0	Muerte

Fuente: elaboración basada en Anderson et al, 1996¹⁶.

 

La estimación clínica subjetiva por sí sola es inexacta y a menudo orientada a la subestimación, pero su capacidad pronóstica puede mejorar analizando síndromes y síntomas. Manifestaciones específicas son altamente indicativas de fases avanzadas, por ejemplo, el síndrome de anorexia-caquexia, señalados en casi todos los estudios, delirium, disnea, parámetros biológicos como datos de laboratorio que incluyen leucocitosis, linfocitopenia, y proteína C reactiva^{5, 19-21}.

En el 2005, The Research Network of the European Asociation for Palliative Care⁹ publica seis recomendaciones basadas en evidencia para predecir el pronóstico en personas con cáncer avanzado, una de las más fuertes fue la utilización de índices pronósticos.

En el 2010 el grupo de Cancer Experiences Colaborative (CECo) realizó un consenso para identificar las prioridades de investigación en pronóstico y propuso plantearse: ¿Cuál es la escala validada más adecuada?, por lo que se plantea un estudio de comparación entre  las escalas PPS,  Paliative Prognostic Score (PaP Score)¹⁶, D-PaP Score (modificación de la PAP Score que incorpora la presencia de delirio)²² y Paliative Prognostic Index (PPI)¹⁷,  escalas que se mencionarán posteriormente en este artículo. En ese estudio realizado en el 2012, se compararon las cuatro principales escalas pronóstico-mencionadas, propuestas en la literatura en Cuidados Paliativos, en personas con cáncer avanzado (tabla 3)²³.

 

Tabla 3. Eficacia de predicción en las escalas de predicción pronóstica de cáncer

 

Puntaje a	Puntaje b	% Sensibilidad IC 95%	% Especificidad IC 95%		% VPP IC95%	% VPN IC 95%	% Precisión IC 95%
21 días
Escala PaP	9	69,9(64,4-75,4)	83,7(79,3-88,2)	80,2(75,0-85,3)		74,8(70,0-79,5)	77,0(73,0-81,0)
Escala D-PaP	9	72,9(64,6-78,3)	80,2(75,6-84,9)	77,6(72,4-82,8)		75,9(71,1-80,8)	76,7(72,7-80,7)
PPI	5	73,7(68,4-79,0)	67,1(61,7-72,6)	67,8(62,4-73,2)		73,1(67,7-78,5)	70,3(65,7-74,9)
30 días
Escala PaP	5	91,5(88,5-94,5)	57,7(51,2-64,3)	76,4(71,4-81,4)		81,9(75,9-88,0)	88,0(84,9-91,1)
Escala D-PaP	6	87,5(83,6-90,8)	68,2(62,0-74,3)	80,4(76,3-84,5)		78,1(72,3-84,0)	79,6(75,8-83,4)
PPI	4	84,8(80,9-88,7)	53,6(47,1-60,2)	73,2(68,8-77,7)		70,2(63,3-77,2)	72,3(67,9-76,7)

^a PPS solo precisión menor del 50% (ver texto)

^b Elegimos mostrar el mejor punto de corte de rendimiento para cada puntaje

Abreviaturas: IC, intervalos de confianza; D-PaP, Puntaje de PaP incluyendo delirio; VPN, valor predictivo negativo, PaP, Puntaje de Pronóstico Paliativo; PPI, Índica de Pronóstico Paliativo; VPP, valor predictivo positivo.

 

Fuente: elaboración basada en Maltoni et al, 2012²³.

De acuerdo con el estudio mencionado, se puede afirmar que todas las escalas pronóstico en estudios de personas con enfermedades en condición paliativa tiene alto valor pronóstico predictivo, con diferentes probabilidades de supervivencia, mostrando todos exactitud probada en la capacidad de predicción en diferentes grupos de riesgo.  Sin embargo, la escala PaP Score muestra mejor eficacia general que el PPI o el PPS, por lo tanto, se considera que la escala de Pap Score es más útil cuando se requiere mejor exactitud pronóstica²³.

En general los puntos a favor del PPS o del PPI son que pueden ser desarrolladas ya sea por médicos o profesionales de enfermería, una limitación del PPI es que fue desarrollada originalmente en población japonesa, lo que puede llevar a diferentes resultados según cada etnia^{17, 23}.

 

 Índice pronóstico paliativo o Palliative Prognostic Score  (PaP Score): interpretación y aplicaciones

Dentro de los modelos actuales de predicción pronóstica en la persona con enfermedad oncológica terminal, el más importante es el PaP Score o índice de pronóstico paliativo, cuya elaboración ha sido muy rigurosa y se ha validado en diferentes medios^{5, 19-21}.

Como parte de su aplicación e interpretación, requiere valorar la existencia de los siguientes síntomas: disnea y anorexia, se debe realizar una estimación clínica subjetiva medida en intervalos de dos semanas y disponer de un hemograma^8,9. No es aplicable a tumores hematológicos ni renales. Los parámetros que evalúa y la puntuación de cada uno de ellos se han obtenido de un largo proceso de aplicación, a grandes poblaciones de pacientes para su validación ^{5, 19-21}.

El PaP Score (tabla 4) indica las probabilidades de supervivencia a un mes, estratificando a los pacientes en tres grupos: grupo A (0 a 5,5 puntos) con más del 70% de probabilidades, el grupo B (de 5,6 a 11,1 puntos) con el 30-70% de probabilidades de sobrevivir en un mes, y el grupo C (de 11,1 a 17,5 puntos) con menos del 30% de probabilidades de sobrevivir en un mes¹².

La Asociación Europea de Cuidados Paliativos, en sus recomendaciones sobre pronóstico, ha calificado al PaP Score como un sistema fácilmente disponible entre los que se incluyen varios factores pronósticos⁹.  El PaP Score no incluye el síntoma de delirium, que tiene importancia pronóstica probada en otros estudios, para evaluar el impacto de este en la escala se realizó un estudio cohorte de 361 personas con enfermedades oncológicas en fase terminal, de 14 centros italianos, se revisó la aplicación de la escala sugiriendo que la modificación del PaP Score para incluir el síntoma de delirio no era necesaria^17,23.

Otra controversia que surgen del uso del PaP Score es el hecho de que incluye la estimación clínica subjetiva y esto reduce la objetividad del puntaje, por lo cual se recomienda que la estimación clínica se utilice en combinación con otros parámetros objetivos²⁴.

 

Tabla 4. Escala PaP (Palliative Prognostic Score)

 

Variable	Puntos
Disnea
Presente	1,0
Ausente	0
Anorexia
Presente	1,5
Ausente	0
Estimación clínica (semanas)
>12	0
11-12	2,0
9-10	2,5
7-8	2,5
5-6	4,5
3-4	6,0
1-2	8,5
Índice de Karnofsky
≥30	0
10-20	2,5
Leucocitos totales por mm3
≤8.500	0
8.501-11.000	0,5
>11.000	1,5
Porcentaje de linfocitos
<12	2,5
12-19,9	1,0
≥20	0
Grupos de riesgo	Total de puntos
A (probabilidad de sobrevivir a 30 días <70%)	0-5,5
B (probabilidad de sobrevivir a 30 días 30-70%)	5,6-11
C (probabilidad de sobrevivir a 30 días <30%)	11,1-17,5

Fuente:  elaboración basada en De Arriba Mendez JJ, 2007¹².

Se han generado críticas en relación con que la escala requiere una muestra de sangre, sin embargo, los análisis de laboratorio deben de manejarse como parte de la rutina en la práctica clínica, por supuesto no son prácticos cuando la muerte está cerca o las personas se niegan¹⁷.

En general, el índice pronóstico de supervivencia o PaP Score es muy útil y exacto en predicción pronóstica de personas con enfermedades oncológicas en fase terminal.

 

 Índice pronóstico paliativo + delirio (D-PaP Score)

La evaluación del deterioro cognitivo, delirium y distrés ha sido sumado a un subgrupo de personas con el fin de verificar su posible impacto como variable predictora en el PaP Score. De los resultados de este y otros estudios, puede ser posible mejorar el presente modelo incluyendo deterioro cognitivo como un parámetro predictor de mucho peso⁵.

 

Tabla 5. PaP Score y D-PaP Score y clasificación de las personas enfermas en tres grupos de riesgo.

 

 

Fuente: tomado de Scarpi et al²².

Las alteraciones en la cognición son reconocidas como un problema común al final de la vida y su asociación empeora el pronostico⁹, la valoración de la confusión o el delirium no estaba incluido en el documento inicial del PaP Score por lo que se decide incluir pensando en que la escala puede mejorar incorporando este síntoma como lo define la escala de CAM (confusion assessment method)²⁵.

El estudio pronóstico que suma delirium a la escala de PaP Score involucró 361 pacientes, obtuvo como resultado que las personas con delirium tenían diferencia significativa en duración de supervivencia a las que no presentaban el síntoma, el D-PaP Score muestra un mejor, aunque ligero, desarrollo que el PaP Score manteniendo aspectos claves de simplicidad²⁵.

Es de gran utilidad, en aquellos pacientes que presentan delirium al final de la vida.

 

Factores pronósticos en carcinoma de ovario

El cáncer de ovario es la sétima causa de muerte más común en mujeres en el mundo. Debido a dificultades en la detección, diagnóstico y tratamiento; la sobreviva global de la mujer con cáncer de ovario es pobre, la variedad epitelial es el cáncer ginecológico más letal²⁵.

A través de los diferentes subtipos histológicos de carcinoma de ovario de células epiteliales, tomando en cuenta la variante molecular, características clínicas y patológicas, el carcinoma de células claras sugiere ser un subtipo diferente y con asociación a un pobre pronóstico comparado a otros subtipos histológicos²⁵.

Algunos estudios demuestran que, en etapas tempranas de carcinoma epitelial de ovario, las personas con el subtipo de células claras tienen peor pronóstico que aquellas con carcinoma seroso. El estadiaje es un factor pronóstico reconocido por estudios previos y se ha encontrado que tiene un impacto significativo en la sobreviva de las personas con carcinoma epitelial de ovario. Sin embargo, otros estudios demuestran que la edad al momento del diagnóstico es otro importante factor pronóstico²⁶, convirtiéndose en un factor pronóstico negativo conforme la persona avanza en edad^25,26.

La disparidad en el pronóstico es muy amplia en función del estadio de la enfermedad, la cual es la variable pronóstica más importante para la sobrevivencia a la enfermedad. Un mejor estado funcional generalmente confiere mayor tolerancia a varias modalidades terapéuticas, desde cirugía hasta quimioterapia y además induce a utilizar tratamientos más agresivos a los médicos.

El sistema de estadificación de la Federación Internacional de Ginecología y Obstetricia (FIGO) ha sido ampliamente estudiado en las últimas dos décadas y es un factor pronóstico de significancia independiente. Pacientes con estadio I de la enfermedad disfrutarán 5 años de sobrevida en más del 95% de las enfermas, versus menos del 10% de 5 años de sobrevida a las mujeres con un estadio IV de la enfermedad²⁷.

Adicionalmente, la presencia de derrame pleural maligno, en ausencia de otros criterios para la enfermedad en estadio IV, indican peor pronóstico en comparación con estadio III. De igual forma, la presencia de ascitis establece peor pronóstico en estadios tempranos de la enfermedad, contribuyendo a la morbilidad asociada con enfermedad avanzada, siendo estos importantes componentes de la clasificación de estadiaje FIGO²⁷.  La ascitis se considera un marcador de pronóstico desfavorable e independiente del estadio de la enfermedad²⁸.

 

En conclusión, son múltiples los factores que intervienen en el pronóstico de sobrevida de las personas con cáncer de ovario, tales como: edad, estado funcional y subtipo histopatológico. No obstante, se mantienen esfuerzos continuos identificando evaluar pronósticos de sobrevida, con la única meta de avanzar en los cuidados de las mujeres con esta enfermedad según sus necesidades.

La escala de PaP Score es una de las más confiables para la determinación del pronóstico de sobrevida de las pacientes con cáncer de ovario, ya que contempla varios parámetros clínicos y de laboratorio básicos, es de fácil aplicación, precisión y validez. Puede aplicarse el D-PaP Score a los pacientes que cursen con delirium sobreagregado. El sistema de estadificación de la FIGO es un factor pronóstico de significancia independiente. Ambas son herramientas útiles en la predicción del pronóstico de sobrevida de pacientes con cáncer de ovario.

 

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