Comparación de los factores pronósticos en pacientes con carcinoma de cabeza y cuello a partir de dos metodologías diferentes: análisis multivariante versus análisis de partición recursiva

Abstract

El principal objetivo del esta tesis es llevar a cabo una comparación de los factores de riesgo que se obtienen a partir de un método estadístico clásico, como el modelo de riesgos proporcionales de Cox, y los resultados que se obtienen con un modelo de generación de árboles en pacientes con carcinomas escamosos de cabeza y cuello.<br/>Como objetivos secundarios se consideran:<br/>- Desarrollar un método de clasificación pronóstica para los pacientes con carcinomas escamosos de cabeza y cuello mediante la metodología RPA, comparando sus resultados con los obtenidos de acuerdo con la clasificación TNM.<br/>- Evaluar los factores con capacidad pronóstica que, a partir del análisis de los resultados obtenidos, podría considerarse necesario incluir en la valoración de los pacientes con carcinomas de cabeza y cuello en futuras ediciones del TNM.<br/>Se realizó un estudio retrospectivo en el que se recogieron los datos de forma prospectiva e introducidos posteriormente en la base de datos del Servicio de ORL del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. En el periodo comprendido entre 1985 y 2005 se analizaron un total de 3373 pacientes con carcinoma de cabeza y cuello (laringe, cavidad oral, orofaringe e hipofaringe)<br/>Se realizó análisis univariante, multivariante y posteriormente se aplicó el programada de creación de árboles CHAID (del inglés CHi-squared Automatic Interaction Detection).<br/>No aparecieron diferencias sustanciales en relación a los factores pronósticos considerados como significativos entre las técnicas de partición recursiva y de riesgos proporcionales de Cox. Consideramos, pues, que ambos métodos de análisis pronósticos deberían ser considerados como complementarios.<br/>Los resultados obtenidos tanto de la técnicas de partición recursiva como de riesgos proporcionales de Cox se mostraron dependientes del grupo de pacientes analizado y de la variable considerada como resultado. Este hecho debe tenerse en consideración en el momento de extrapolar reglas de clasificación o valoraciones pronósticas a cohortes externas de pacientes.<br/>La partición recursiva ofrece la posibilidad de llevar a cabo una evaluación de los factores pronósticos en los pacientes con carcinomas escamosos de cabeza y cuello. Sus resultados ofrecen la posibilidad de analizar las variables con capacidad pronóstica a través de un algoritmo que se asemeja a los procesos de razonamiento y decisión habituales en la práctica clínica, permitiendo una aproximación intuitiva a la valoración pronóstica.<br/>Una de las principales ventajas de la técnica de partición recursiva consistió en la capacidad de identificar grupos de pacientes con un perfil definido de variables pronósticas y con un comportamiento singular. Las técnicas clásicas de análisis bayesiano carecieron de la capacidad de identificar de forma directa a estos grupos de pacientes.<br/>Las reglas de clasificación en estadios desarrolladas de acuerdo a la técnica de partición recursiva consiguieron un modelo pronóstico que mejoró los resultados conseguidos al aplicar la clasificación en estadios de acuerdo con el sistema TNM.<br/>Tanto los resultados correspondientes a la partición recursiva como los obtenidos con la técnica de riesgos proporcionales coincidieron en señalar la localización del tumor primario como una de las variables de mayor significado pronóstico. Es posible que este hecho deba tenerse en cuenta en el momento de proponer revisiones en nuevas ediciones del TNM, desarrollándose clasificaciones específicas por localización de manera similar a lo que sucede en el caso del carcinoma de la rinofaringe.

The main objective of this thesis is to conduct a comparison of risk factors obtained from a classical statistical method, as the model of Cox proportional hazards and the results obtained with a model of tree generation in patients with squamous cell carcinoma of head and neck. <br/>Secondary goals are considered: <br/>- Develop a method of classifying prognostic for patients with squamous cell carcinoma of head and neck by the RPA methodology, comparing their results with those obtained according to the TNM classification. <br/>- To evaluate factors with prognostic capacity that, from the analysis of the results obtained could be deemed necessary to include in the evaluation of patients with head and neck carcinomas in future editions of TNM. <br/>We performed a retrospective study in which data were collected prospectively and entered later in the database ENT service at Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. In the period between 1985 and 2005 were analyzed from 3373 patients with carcinoma of head and neck (larynx, oral cavity, oropharynx and hypopharynx) <br/>We performed univariate and multivariate analysis, and subsequently implemented the tree-building programs named CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection). <br/>No significant differences appeared in relation to prognostic factors considered significant between recursive partitioning techniques and Cox proportional hazards model. We believe therefore that both assays should be considered as forecasts complementary. <br/>The results of both, the recursive partitioning techniques such as Cox proportional hazards, were dependent on the group of patients analyzed and the variable considered as a result. This should be taken into consideration when extrapolating rules of classification or prognostic value to the external cohorts of patients.<br/>The recursive partitioning offers the possibility to carry out an assessment of prognostic factors in patients with squamous cell carcinoma of head and neck. Their findings offer the possibility to analyze the variables with prognostic capacity through an algorithm that resembles the reasoning and decision processes common in clinical practice, allowing an intuitive approach to the prognostic evaluation. <br/>One of the main advantages of the recursive partitioning technique was the ability to identify patient groups with a defined profile of prognostic variables and a singular behavior. The classic techniques of Bayesian analysis lacked the ability to directly identify these groups of patients. <br/>The classification rules developed in stages according to the recursive partitioning technique got a forecast model which improved the results achieved in implementing the staging according to the TNM system. <br/>Both the results for the recursive partition as those obtained with proportional hazards technique agreed on the primary tumor as a variable of greater prognostic significance. It is possible that this fact must be taken into account when proposing revisions in new editions of the TNM classification developed specific location similar to what happens in the case of carcinoma of the nasopharynx.