Proporción de ganglios linfáticos positivos como factor pronóstico de supervivencia en pacientes con cáncer de las glándulas salivales menores

Introducción: El cáncer de glándulas salivales menores (CGSM) constituye una entidad con una incidencia creciente. En la actualidad la estadificación TNM representa la variable de referencia para orientar el pronóstico. El objetivo del presente estudio fue determinar la utilidad pronóstica de la pro...

Full description

Autores:
Chaparro Zaraza, Andrés Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/15587
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15587
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Glándulas salivales menores
Índice ganglionar
Tasa de supervivencia
Pronóstico
Programa de VERF
Positive Lymph Node Number
Lymph Node Ratio
Log Odds of Positive Lymph Nodes
Overall Survival
Prognosis
Minor Salivary Gland Carcinoma
SEER Database
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
Description
Summary:Introducción: El cáncer de glándulas salivales menores (CGSM) constituye una entidad con una incidencia creciente. En la actualidad la estadificación TNM representa la variable de referencia para orientar el pronóstico. El objetivo del presente estudio fue determinar la utilidad pronóstica de la proporción de ganglios linfáticos positivos (PGLP) en comparación con el número de ganglios linfáticos positivos (NGLP). Métodos: Utilizamos la base de datos Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) para identificar a todos los pacientes con CGSM entre 2000 y 2020. Se realizó un análisis de regresión logística para evaluar la asociación entre la PGLP y la supervivencia específica a cáncer (SEC). El programa X-tile se utilizó para identificar los valores de corte para PGLP y NGLP en pacientes con CGSM. Se realizaron modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox para determinar el efecto del LNR en el pronóstico de SEC. El rendimiento predictivo de los modelos fue determinado mediante el uso del índice C de Harrell. Resultados: 225 pacientes fueron incluidos (media de edad: 55,3 años; 52,9% mujeres). La mayoría de pacientes fueron clasificados como estadío III (44,0%), siendo el tipo histológico más frecuente la neoplasia mucoepidermoide (40,4%), seguido por el carcinoma adenoide quístico (39,5%). Después de una mediana de seguimiento de 67 meses (Q1:22; Q3:106), el desenlace de mortalidad específica a cáncer (MEC) se presentó en 57 pacientes (25,3%). El análisis de supervivencia sugirió 2% y 5% como los puntos de corte de PGLP para predecir MEC, por tanto, los pacientes fueron clasificados de acuerdo con la PGLP de la siguiente manera: PGLP <2% (bajo riesgo, n=131), PGLP 2-5% (riesgo intermedio, n=32), PGLP >5% (riesgo alto, n=62). El modelo Cox incluyendo la clasificación LNR mostró una habilidad discriminativa similar en comparación con aquél que incluía el NGLP (0,8527 vs 0,8507, respectivamente. p=0,8). Discusión: Este estudio sugiere que PGLP es un factor pronostico independiente para MEC en CGSM, con rendimiento comparable a NGLP. La PGLP podría ser especialmente útil en pacientes con muestreo ganglionar limitado, ofreciendo información crucial para definir el pronóstico y estrategias terapéuticas. Estos hallazgos resaltan la importancia de considerar PGLP como un marcador significativo en el manejo de pacientes con CGSM y abren puertas a enfoques terapéuticos más precisos y personalizados.