Prognostication of Breast Cancer Patients Using the Nottingham Prognostic Index in Kenyatta National Hospital

El cáncer de mama es una enfermedad en la que las células de la mama crecen sin control, y la capacidad de recuperación de una paciente depende a menudo de las características específicas del tumor cuando se detecta por primera vez. Los médicos han utilizado durante mucho tiempo herramientas para predecir el futuro de un paciente, estimando la probabilidad de supervivencia basándose en factores como el tamaño del tumor, la rapidez con la que se dividen las células y si el cáncer se ha extendido a los ganglios linfáticos cercanos. Una de estas herramientas, conocida como el Índice Pronóstico de Nottingham, fue desarrollada en Occidente para clasificar a los pacientes en grupos con un pronóstico bueno, moderado o malo. Funciona combinando estas mediciones físicas en una sola puntuación que sugiere cuánto tiempo podría vivir una persona tras el diagnóstico. Sin embargo, estas herramientas fueron creadas utilizando datos de poblaciones occidentales, y no siempre está claro si funcionan de la misma manera para personas en otras partes del mundo, donde la genética, el entorno y el acceso al tratamiento pueden diferir significamente.

En Kenia, el cáncer de mama es el cáncer más común que afecta a las mujeres; sin embargo, muchas pacientes llegan al hospital con la enfermedad ya en un estadio avanzado. En el Hospital Nacional de Kenyatta, un equipo de investigadores decidió probar si la herramienta de predicción estándar de Occidente podía pronosticar con precisión el futuro de sus pacientes locales. Revisaron los registros médicos de 258 mujeres que habían sido diagnosticadas con cáncer de mama entre 2010 y 2016. El equipo recopiló detalles sobre las edades de las mujeres, el tamaño y tipo de sus tumores, si el cáncer se había extendido a los ganglios linfáticos y qué tratamientos recibieron. Utilizando la fórmula estándar, calcularon una puntuación pronóstica para cada mujer y la clasificaron en una de tres categorías: aquellas con un buen pronóstico, un pronóstico moderado o un mal pronóstico. Luego compararon lo que la herramienta predecía que sucedería frente a lo que realmente sucedió durante un periodo de cinco años.

Los resultados revelaron una diferencia sorprendente entre la predicción y la realidad. Si bien la herramienta identificó correctamente que los tumores más grandes, los grados más altos de anormalidad celular y la extensión a los ganglios linfáticos estaban vinculados a peores resultados, las tasas de supervivencia reales fueron mucho más altas de lo que la herramienta había sugerido. De hecho, las mujeres del estudio vivieron más tiempo de lo que el índice predijo en todos y cada uno de los grupos. La brecha fue más dramática para las mujeres que la herramienta etiquetó con un mal pronóstico; mientras que el índice sugería una probabilidad de supervivencia a cinco años muy baja (31,6%), la tasa de supervivencia real para este grupo fue casi el triple de lo esperado (94,5%). Incluso para aquellas con pronósticos moderados y buenos, las mujeres sobrevivieron más tiempo de lo que el modelo estándar anticipaba. Aunque los componentes individuales de la herramienta se correlacionaban con el pronóstico, las puntuaciones finales no lograron distinguir los resultados de supervivencia entre los grupos; el análisis estadístico mostró que no hubo una diferencia significativa en las tasas de mediana supervivencia entre los grupos de buen, moderado y mal pronóstico. Esto sugiere que, si bien la herramienta podía clasificar a las pacientes según la biología del tumor, perdió su capacidad de predecir las diferencias de supervivencia real en esta población específica.

Esta subestimación parece estar impulsada por la eficacia de los tratamientos modernos disponibles en el hospital. Casi todas las mujeres del estudio recibieron terapia adyuvante, que incluye tratamientos como quimioterapia o radiación administrados después de la cirugía para eliminar cualquier célula cancerosa restante. Los investigadores sugieren que la herramienta de predicción, que fue desarrollada hace décadas, no tiene plenamente en cuenta el poder de estos tratamientos contemporáneos. La herramienta fue construida con datos de una época en la que tales terapias eran menos comunes o menos efectivas, lo que la lleva a ser excesivamente pesimista para las pacientes que reciben atención médica completa en la actualidad. Además, el estudio destacó que la mayoría de las pacientes en Kenia todavía presentan enfermedades avanzadas, con más de la mitad llegando en estadio tres, un reflebral de los limitados programas de detección y las barreras para la detección temprana.

El estudio concluye que, si bien los componentes de la herramienta de predicción son útiles para comprender la biología del tumor, la puntuación final no debe utilizarse para tomar decisiones clínicas rutinarias para las pacientes en Kenia sin realizar más pruebas. La herramienta sugiere un futuro sombrío que no coincide con la realidad de las pacientes que reciben atención moderna. Los autores enfatizan que, antes de que este índice pueda ser confiable para guiar los planes de tratamiento en esta región, necesita ser validado específicamente para la población keniana. Hasta entonces, los médicos deben confiar en los factores individuales que la herramienta mide en lugar de la puntuación final, reconociendo que el modelo estándar de Occidente puede no contar la historia completa para las mujeres de África Oriental.