La recurrencia no está explícitamente documentada en los datos del registro de cáncer que se utilizan ampliamente para la investigación. Los patrones de eventos después del tratamiento inicial, como las visitas a oncología, la reoperación y la recepción de quimioterapia o radiación posteriores, pueden indicar una recurrencia. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y validar algoritmos para identificar la recurrencia del cáncer de mama utilizando datos administrativos recopilados de forma rutinaria.
La cohorte del estudio incluyó a todas las pacientes jóvenes (≤ 40 años) con cáncer de mama (2007-2010) y todas las pacientes que recibieron quimioterapia neoadyuvante (2012-2014). Los eventos de salud (incluyendo mastectomía, quimioterapia, radiación, biopsia y visitas a especialistas) se obtuvieron de los datos administrativos provinciales. Los algoritmos se desarrollaron utilizando modelos de árbol de clasificación y regresión (CART) y se validaron con la revisión de gráficos primarios. Entre 598 pacientes, 121 (20,2%) tuvieron recurrencia después de una mediana de seguimiento de 4 años.
El algoritmo de alta sensibilidad logró una sensibilidad del 94,2% (IC del 95%: 90,1-98,4%), una especificidad del 93,7% (91,5-95,9%), un valor predictivo positivo (VPP) del 79,2% (72,5-85,8%) y un valor predictivo positivo (VPP) del 98,5% (97,3-95,9%). 99,6%) valor predictivo negativo (VPN). El algoritmo de VPP alto tuvo una sensibilidad del 75,2% (67,5-82,9%), una especificidad del 98,3% (97,2-99,5%), un VPP del 91,9% (86,6-97,3%) y un VPN del 94% (91,9-96,1%). La combinación de algoritmos de alto VPP y alta sensibilidad con una revisión de gráficos adicional (7,5%) para resolver los casos discordantes dio como resultado una sensibilidad del 94,2% (90,1-98,4%), una especificidad del 98,3% (97,2-99,5%), un VPP del 93,4% (89,1-97,8%). y 98,5% (97,4-99,6%) VPN.
Los algoritmos propuestos basados en datos administrativos recopilados de manera rutinaria lograron una validez favorablemente alta para identificar las recurrencias del cáncer de mama en un sistema de atención médica universal. En la era de la medicina de precisión, la supervivencia general por sí sola no es un criterio de valoración adecuado para evaluar la calidad de la atención médica, comparar la eficacia del tratamiento o informar la toma de decisiones para pacientes con cáncer, especialmente para cánceres con tiempos de supervivencia prolongados, como el cáncer de mama.
Más bien, examinar la supervivencia sin recurrencia (SLR) suele ser importante porque proporciona información más relevante sobre los resultados específicos del tratamiento y del cáncer. Sin embargo, las recurrencias del cáncer no se documentan explícitamente en datos administrativos como el registro de cáncer, a pesar de que representa una fuente de datos ampliamente utilizada para investigaciones multiinstitucionales de gran volumen basadas en la población. Esto plantea desafíos considerables para los investigadores de la salud que necesitan determinar de manera efectiva y confiable las recurrencias del cáncer para abordar su pregunta clínica.
Las recurrencias del cáncer son eventos que generalmente requieren recursos intensivos de atención médica. Esto puede reflejarse en un aumento de los encuentros médicos (es decir, visitas al oncólogo o cirujano, hospitalizaciones, visitas a la sala de emergencias, etc.) o por la recepción de procedimientos específicos (es decir, reoperación) y tratamientos posteriores (es decir, quimioterapia o radiación). después del tratamiento curativo inicial).
Por lo tanto, los datos administrativos recopilados de forma rutinaria pueden utilizarse potencialmente para identificar recurrencias. Varios estudios han abordado este problema mediante el uso de códigos de diagnóstico y procedimiento para detectar casos de recurrencia del cáncer en poblaciones seleccionadas del sistema de salud.
Sin embargo, estos algoritmos no se pueden generalizar a diferentes sistemas de salud porque los códigos que forman los algoritmos suelen ser únicos para el sistema de codificación de datos en particular. Además, en un sistema de salud dominado por el mercado privado, los patrones de consultas médicas de los pacientes también pueden verse influidos por el estado del seguro. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo desarrollar algoritmos para detectar recurrencias de cáncer de mama utilizando datos administrativos recopilados de forma rutinaria de Canadá con un sistema de salud universal de pagador único.
Dicho algoritmo tiene el potencial de implementarse en futuros repositorios de datos para facilitar los estudios de vigilancia de enfermedades, monitoreo y evaluación de calidad. Método
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