1386 - EFICIENCIA Y UTILIDAD DE LOS ALGORITMOS DE RIESGO DE MALIGNIDAD BASADOS EN VARIABLES CLÍNICAS, ANALÍTICAS Y MARCADORES TUMORALES, EN PACIENTES CON PÉRDIDA DE PESO INVOLUNTARIO

Andrea Serrano Sánchez¹, Belén Jufresa Michavila¹, Clara Vidal Herraiz², Mireia Vicente Mora³, Jordi Aligué Capsada¹, Mar Massanes¹, Anna Arnau Bartés⁴ y Xavi Pla Salas<sup>1

1</sup>Medicina Interna, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España. ²Facultad de Medicina UVIC, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España. ³Medicina Familia, Servicio de Atención primaria Cataluña central, ICS, Manresa, España. ⁴Documentación, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España.

Objetivos: En la validación externa de un algoritmo de riesgo de malignidad para el estudio de pérdida de peso involuntaria (PPI) aislada, se detectó una notable capacidad discriminativa (AUC = 0,799), Sin embargo, el número de pacientes clasificados como alto o bajo riesgo de malignidad fue pequeño (9% y 5%) restando utilidad al algoritmo. Nuestro objetivo fue investigar si modificar el grado de discriminación del algoritmo, o bien, si simplificar el algoritmo original, podían ofrecer una mejoría en la utilidad del algoritmo sin alterar su discriminación.

Métodos: Estudio observacional retrospectivo de pacientes con PPI aislada estudiados entre 2014 y 2020. Se recogió el diagnóstico final y todas las variables para el cálculo del algoritmo original, (género, síntomas depresivos, dolor abdominal, hemoglobina, albúmina, CEA, Cyfra 21.1, CA19,9 y CA15.3), según Aligué et al. Se realizó asociación estadística entre las variables del algoritmo y el diagnóstico de malignidad. Se diseñó nuevos algoritmos usando exclusivamente los marcadores tumorales (MT) variando el punto de corte: 1) según límite superior de referencia (LSR) (CEA: > 5, Cyfra 21,1 > 3,3, CA19.9 > 36, CA 15,3 > 30; 2) según algoritmo (CEA > 10, Cyfra 21,1 CA19,9 > 36, CA15.3 > 30); y 3) según Molina et al. (CEA > 15; Cyfra 21,1 > 7,5; CA19,9 > 200; CA15.3 > 100. Se calcularon parámetros descriptivos de pruebas diagnósticas y las áreas bajo la curva ROC de los algoritmos para comparar eficiencia y utilidad. Se predefinió como puntos óptimos de eficiencia: A) para descartar malignidad: < 3 o 5% de riesgo, B) para predecir la alta sospecha de neoplasia: > 45 o 50% de riesgo; C) para asegurar utilidad se predefinió un cribaje mínimo poblacional del 18 o 20%.

Resultados: Se estudiaron 904 pacientes por PPI con una prevalencia de neoplasia del 16%. Todas las variables mostraron asociación significativa con el diagnóstico de malignidad: género masculino (OR 2,7), presencia de síntomas depresivos (OR 0,2), presencia de dolor abdominal (OR 2,3), Hemoglobina < 10 g/dL en mujeres y < 11 g/dL en varones (OR 2,2), albúmina < 3,5 (OR 3,2), CEA > 10 (OR 14,3), Cyfra 21,1 > 6,6 (OR 21,9), CA19,9 > 90 (OR 34,1), CA 15,3 (OR 4,5). El valor < 0,05 del algoritmo representa el valor óptimo para descartar malignidad (S: 0,97; Probabilidad post test (PPT) negativa: 2%; cribaje poblacional del 18,4%). Y el valor > 0,20 representa el valor óptimo para incrementar la sospecha de malignidad (E: 0,86; PPT positiva: 47%; cribaje: 21,4%). Los algoritmos exclusivamente con MT mostraron: 1) LSR (S: 0,74; PPT negativa 7%; cribaje: 62,9% (AUC = 0,772)); Con intención de incrementar sospecha de malignidad: 2) algoritmo (1): (E:0,87; PPT positiva 48%; cribaje 20,8%. (AUC = 0,760)); 3) Molina et al. (E 0,97; PPT positiva 77%; cribaje 10,7% (AUC = 0,729)).

Conclusiones: Todas las variables del algoritmo se asociaron de forma significativa con malignidad, siendo los MT los predictores más potentes. Los valores más útiles de bajo y alto riesgo de malignidad del algoritmo original son < 0,05 y > 0,2. Algoritmos basados únicamente en MT pueden alcanzar rendimientos similares al original, pero no lo superan en eficacia ni utilidad global.