Modelo predictivo para la recidiva en pacientes con cáncer de tiroides / Predictive model for recurrence in patients with thyroid cancer

RESUMEN

Introducción: El cáncer de tiroides es el tumor maligno más común originado en órganos endocrinos (más del 92 por ciento) y comprende un grupo de tumores que son diferentes clínicamente y epidemiológicamente. En los últimos años se ha incrementado el uso de los modelos predictivos en la práctica médica para determinar la mejor conducta en pacientes con tumores de la glándula tiroides. Objetivo: Desarrollar un modelo probabilístico de predicción de la recidiva en pacientes con cáncer de tiroides. Métodos: Se realizó un estudio prospectivo longitudinal, en el Hospital Militar Central Dr. Carlos J. Finlay, desde enero de 2015 hasta febrero del 2020. Se incluyeron 63 pacientes que ingresaron al estudio por muestreo aleatorio simple con remplazo, se confeccionó un modelo predictivo utilizando una regresión logística binaria en el programa R. Resultados: El grupo de edad más afectado estuvo entre los 40 y 59 años, predominó el sexo femenino y el carcinoma papilar, la vascularización y la irregularidad fueron los elementos ultrasonográficos más detectados. El estadístico de Wald fue significativo con una distribución normal en todas las variables analizadas lo cual indica que sus coeficientes son diferentes de 0 y deben ser incluidos en el modelo La variable con mayor influencia en el índice de recidiva resultó ser la diferenciación celular Conclusiones: Los factores con mayor influencia en la recidiva en la serie estudiada resultaron el grado de diferenciación, la presencia de vascularización e irregularidad en la ecografía y el tamaño tumoral con cifras similares a las reportadas nacional e internacionalmente(AU)

ABSTRACT

Introduction: Thyroid cancer is the most common malignant tumor originating in endocrine organs (more than 92%) and comprises a group of tumors that are clinically and epidemiologically different. In recent years, the use of predictive models has increased in medical practice to determine the best behavior in patients with tumors of the thyroid gland. Objective: To develop a probabilistic model for predicting recurrence in patients with thyroid cancer. Methods: A longitudinal prospective study was carried out at the Dr. Carlos J Finlay Central Military Hospital, from January 2015 to February 2020. 63 patients who entered the study by simple random sampling with replacement were included; a predictive model was made using a binary logistic regression in program R. Results: The most affected age group was between 40 and 59 years old, female sex predominated and papillary carcinoma, vascularization and irregularity were the most detected ultrasound elements. The Wald statistic was significant with a normal distribution in all variables analyzed, which indicates that their coefficients are different from 0 and should be included in the model. The variable with the greatest influence on the recurrence rate turned out to be cell differentiation. Conclusions: The final binary logistic regression model had an adequate goodness of fit and discrimination was very good, with an acceptable receiving operator area under the curve (AU)