La escala predictiva de Khorana en pacientes con enfermedad tromboembólica venosa y cáncer / Predictive Khorana's model in patients with venous thromboembolic disease and cancer

RESUMEN

Fundamento y objetivo: El modelo predictivo de Khorana se desarrolló para estratificar el riesgo de enfermedad tromboembólica en pacientes con cáncer y en tratamiento con quimioterapia y, por tanto, identificar a aquellos que podrían beneficiarse de tromboprofilaxis. Analizar los resultados de la aplicación del modelo predictivo de Khorana en una cohorte de pacientes con cáncer y que fueron diagnosticados de trombosis venosa profunda (TVP). Pacientes y métodos: Análisis retrospectivo de las características pronósticas del modelo de Khorana en 122 pacientes con cáncer y TVP, basado en una recogida prospectiva de datos. Resultados: Se catalogó al 79% como pacientes de riesgo bajo e intermedio, y al 21% como de alto riesgo. La escala de Khorana tuvo una sensibilidad y exactitud pronóstica del 20,8% (intervalo de confianza del 95% [IC 95%] 14,6-28,7) y una proporción de falsos negativos de 79,2% (IC 95% 1,3-85,4). Conclusiones: La aplicación de este modelo en nuestros pacientes resultaría insuficiente como única herramienta para identificar a los enfermos con cáncer que deberían ser tratados con tromboprofilaxis. El uso de biomarcadores junto a modelos clínicos parece ser la mejor estrategia costo-efectivas para identificar a pacientes candidatos al tratamiento profiláctico. Estudios amplios, prospectivos, randomizados y con placebo deberían decidir si esta estrategia es la más válida (AU)

ABSTRACT

Background and objective: Khorana predictive model was developed for scoring the risk of thromboembolic disease in cancer patients on chemotherapy and to identify which patients would benefit from thromboprophylaxis . We analyze the results and apply the predictive model Khorana in patients with cancer who were diagnosed with deep vein thrombosis. Material and methods: Retrospective analysis of prognostic features Khorana model in 122 patients on the basis of a prospective analysis. Results: Seventy -nine percent of the total were in the category of low and intermediate risk and 21 % had a high risk according to the predictive model Khorana . This model had a sensitivity and prognostic accuracy of 20.8 % (95 % confidence interval [95% CI ] 14.6 to 28.7 ) and a false negative rate of 79.2 % ( 95% CI 1 , 3 to 85.4 ) . Conclusions: The application of this model in our patients would not be sufficient as the only tool to identify patients with cancer who should receive tromboprophylaxis . The use of both biomarkers and clinical models seems to be the best strategy for this purpose cost effective. Further studies , prospective, randomized , placebo-controlled to find better treatment strategies in cancer patients are needed (AU)