Investigadores comprueban la eficacia de implementar un modelo de predicción de riesgo de cáncer de pulmón

Modelo LungFlag demuestra que la identificación de pacientes con alto riesgo de cáncer de pulmón reduce costos y aumenta la efectividad del cribado en comparación con métodos tradicionales de diagnóstico

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Un grupo de investigadores liderados por la Clínica Universidad de Navarra ha comprobado la relación coste-efectividad de implementar un modelo de predicción de riesgo para el cribado de cáncer de pulmón en España, concluyendo que poder identificar a pacientes de alto riesgo es "más eficaz" y "menos costoso" que un cribado generalizado o la opción de no cribar.

Este tipo de análisis se basa en el modelo de predicción de riesgo LungFlag, un algoritmo que usa variables clínicas individualizadas para identificar personas con un alto riesgo de padecer cáncer de pulmón de células no pequeñas, y que además permite reducir la cantidad de exploraciones con tomografía computarizada de baja dosis, que es lo que optimiza esta relación coste-beneficio.

"Entre el 80 y el 85 por ciento del cáncer de pulmón es no microcítico, una entidad muy agresiva desde el inicio y sobre la cual hay dudas de si puede detectarse a tiempo. Los esfuerzos por cribar el cáncer de pulmón se centran en este tipo, porque así son la mayoría de los casos, sobre todo los adenocarcinomas", ha explicado el director del Departamento de Neumología de la Clínica Universidad de Navarra, el doctor Luis Seijo.

El especialista también ha recordado que este tipo de pacientes son frecuentemente diagnosticados en etapas avanzadas de la enfermedad, momento en el que ya no hay opciones de tratamiento curativo, y que se traduce en un "mal pronóstico" y en una "baja tasa" de supervivencia a cinco años; cabe destacar que la Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que el 30 por ciento de estos pacientes se podrían curar en caso de recibir un diagnóstico y tratamiento temprano.

Durante el estudio, se han calculado los resultados y los costes sanitarios a lo largo de un horizonte de vida, comparando un escenario de cribado con LungFlag frente a no cribado, y cribado con LungFlag frente a cribado de toda la población que cumple los criterios de 2013 del US Preventive Services Task Force (USPSTF), un grupo de trabajo norteamericano cuyos criterios están enfocados en la recomendación de un cribado anual para el cáncer de pulmón con tomografía computarizada de baja dosis, para adultos entre 55 y 80 años con un historial de tabaquismo de 30 paquetes de cigarrillos al año, y que actualmente fuman o han dejado de fumar en los últimos 15 años.

Los investigadores han demostrado que la relación coste-efectividad de LungFlag es mejor que el escenario sin cribado y frente a un cribado de toda la población; los resultados han mostrado que, de una cohorte de 3.835.128 personas que cumplen los criterios de USPSTF, el 56 por ciento requeriría exploraciones mediante tomografía computarizada de baja dosis, mientras que con LungFlag solo el seis por ciento necesitaría exploraciones de este tipo.

El doctor Seijo ha resaltado que esta herramienta se está usando en proyectos de cribado para identificar de forma más eficaz a los pacientes que se pueden beneficiar, evitando costes de aquellos a los que no les favorecerá.

"Lo relevante es hacer que sea más coste-beneficioso. Este artículo científico ha demostrado que la estrategia de usar un algoritmo para identificar pacientes de riesgo, más allá de cribar sin más, reduce costes", ha añadido el doctor Seijo, que ha colaborado en el estudio junto con grupos de expertos multidisciplinares de diferentes hospitales, y que ha contado con el respaldo de la industria farmacéutica.

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