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Organo Oficial de la Sociedad Mexicana de Urología

2023, Número 1

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Rev Mex Urol 2023; 83 (1)


Desarrollo de un modelo predictivo para optimizar la selección de pacientes para segunda resección transuretral vesical

Moreno-Cortés José-Carlos, Caño-Velasco J, Quintana-Álvarez R, Aragón-Chamizo J, Gonzalez-de-Gor-García-Herra V, Sánchez-Ochoa María-Alejandra, Durán-Merino R, Herranz-Amo F, Hernández-Fernández C

Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 17
Paginas:
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RESUMEN

Antecedentes: La resección transuretral de vejiga (TURB) se considera el tratamiento estándar de oro del tumor vesical no músculo invasivo (TVNMI). Las guías de práctica clínica urológica recomiendan una segunda resección transuretral de vejiga (re-TURB) en determinadas situaciones para conseguir una resección completa y estratificar adecuadamente el tumor.
Objetivo: Diseñar un modelo predictivo de tumor residual en segunda resección transuretral de vejiga (re-TURB) para optimizar la selección de pacientes y evitar cirugías innecesarias.
Métodos: Análisis retrospectivo de 413 TVNMI con RTU macroscópicamente completa e identificación de la capa muscular, con posterior re-RTU (2-6 semanas), según criterios de las Guías Clínicas de la EAU, desde enero de 2010 hasta diciembre de 2021. Hemos identificado variables predictoras de tumor residual mediante análisis univariante y multivariante mediante regresión logística. La evaluación de la exactitud del modelo predictivo se ha realizado mediante AUC (area under curve-ROC curve).
Resultados: La mediana de edad de la serie fue de 74 años (38- 91), siendo el 86.7% del sexo masculino. Los tumores que requirieron segunda RTU fueron en su mayoría primarios (64.6%), estadio T1 (84.5%), de alto grado (82.6%), multifocales (54.8%) y con un tamaño menor de 3 cm (73.1%). Se encontró tumor residual en el 28.1% de las resecciones transuretrales de vejiga (re-TURB). Los factores predictores independientes de tumor residual identificados fueron: recurrencia tumoral (OR 1.87; CI 1.14-3.06, p=0.01) y tumores multifocales (OR 2.11; CI 1.31- 3.4; p=0.002). El grado alto muestra tendencia a la significación estadística como factor de riesgo (p=0.07) y la administración precoz de mitomicina-C se comporta como factor protector independiente (OR 0.40; CI 0.3-0.81; p=0.006). El modelo predictivo muestra un AUC=0.7 (IQ 0.62-0.73; p=0.0001).
Conclusión: Nuestro modelo predictivo evalúa la probabilidad de encontrar tumor residual en la segunda RTU con un 70% de precisión. De esta forma, podríamos optimizar la selección de pacientes con bajo riesgo de tumor residual, evitando así cirugías innecesarias.


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