Comorbilidad, alternativas y desafÃos de su investigación en cáncer
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En los últimos años se han incrementado los estudios de comorbilidad. El artÃculo expone una sÃntesis actualizada de las medidas más empleadas en la investigación en cáncer y algunas particularidades de su aplicación; pretende ofrecer una cultura estadÃstica al respecto. El espectro de medidas de comorbilidad es amplio, sin que pueda determinarse un método claramente superior. La elección del instrumento más idóneo dependerá del problema de investigación, objetivos, diseño del estudio, fuentes de información disponibles y el tiempo previsto de la investigación. La comorbilidad es una variable multidimensional de carácter dinámico. Su incorporación en los sistemas de información estadÃsticos actuales y en los registros hospitalarios de cáncer favorece la gestión de la información y maximiza su aprovechamiento en el proceso medico asistencial e investigativo.
Referencias
GR, Mackenzie A, Magnuson A, Olin R, Chapman A, Mohile S, Allore H et al. Comorbidity in older adults with cancer. J Geriatr Oncol. 2016;7(4):249-57. DOI: 10.1016/j.jgo.2015.12.002
Sarfati D. Review of methods used to measure comorbidity in cancer pupulations. J Clin Epidemiol. 2012;65(9):924-33.
Sarria M, Parellada O, Small S Lence JJ et al. Prevalence of comorbidity and impact on survival in women with lung, breast and cervical cancer. J Gynecol Reprod Med. 2021; 5(1):56-65. DOI: https://dx.doi.org/10.33140/JGRM
Grose D, Devereux G, Milroy R. Comorbidity in lung cancer: important but neglected. A review of the current literature. Clin Lung Cancer. 2011 Jul;12(4):207-11. DOI: 10.1016/j.cllc.2011.03.020
Dalton SO, Ross L, Düring M, Carlsen K, Mortensen PB, Lynch J, et al. Influence of socioeconomic factors on survival after breast cancer—A nationwide cohort study of women diagnosed with breast cancer in Denmark 1983–1999. Int. J. Cancer. 2007; 12:2524–253. DOI: 10.1002/ijc.22979
Dalton SO, Steding-Jessen M, Jakobsen E, Mellemgaard A, Østerlind K, Schüz J, et al. Socioeconomic position and survival after lung cancer: Influence of stage, treatment and comorbidity among Danish patients with lung cancer diagnosed in 2004-2010. Acta Oncol. 2015 May;54(5):797-804. DOI: 10.3109/0284186X.2014.1001037
Ibfelt EH, Kjær SK, Høgdall C. Socioeconomic position and survival after cervical cancer: influence of cancer stage, comorbidity and smoking among Danish women diagnosed between 2005 and 2010. British Journal of Cancer. 2013; 109:2489–2495. DOI: 10.1038/bjc.2013.558
Robinson KM, Christensen KB, Ottesen B, Krasnik A. Socio-demographic factors, comorbidity and diagnostic delay among women diagnosed with cervical, endometrial or ovarian cancer. Eur J Cancer Care (Engl). 2011 Sep;20(5):653-61. DOI: 10.1111/j.1365-2354.2011.01259.x
Lamm R, Hewitt DB, Li M, Powell AC, Berger AC. Socioeconomic Status and Gastric Cancer Surgical Outcomes: A National Cancer Database Study. J Surg Res. 2022;275:318-326. DOI: 10.1016/j.jss.2022.02.004
Skyrud KD, Bray F, Eriksen MT, Nilssen Y, Møller B. Regional variations in cancer survival: Impact of tumour stage, socioeconomic status, comorbidity and type of treatment in Norway. Int. J. Cancer. 2016;138, 2190–2200. DOI: 10.1002/ijc.29967
Mehta HB, Sura SD, Adhikari D, Andersen CR, Williams SB, Senagore AJ et al. Adapting the Elixhauser comorbidity index for cancer patients. Cancer. 2018;124(9):2018-2025. DOI: 10.1002/cncr.31269
Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40(5):373-83.
DOI: 10.1016/0021-9681(87)90171-8
Piccirillo JF, Tierney RM, Costas I, Grove L, Spitznagel EL Jr. Prognostic importance of comorbidity in a hospital-based cancer registry. JAMA. 2004;291(20):2441-7.DOI: 10.1001/jama.291.20.2441
Boakye D, Günther K, Niedermaier T, Haug U, Ahrens W, Nagrani R. Associations between comorbidities and advanced stage diagnosis of lung, breast, colorectal, and prostate cancer: A systematic review and meta-analysis. Cancer Epidemiol. 2021;75:102054.
DOI: 10.1016/j.canep.2021.102054
Canoui-Poitrine F, Segaux L, Benderra MA, About F, Tournigand C, Laurent M et al. The Prognostic Value of Eight Comorbidity Indices in Older Patients with Cancer: The ELCAPA Cohort Study. Cancers (Basel). 2022;14(9):2236.
DOI: 10.3390/cancers14092236
National Comprehensive Cancer Network: NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology. Version 1.2023.
NAACCR Discharge Data Work Group, editors. Discharge Data Best Practices Guide. Springfield, IL: North American Association of Central Cancer Registries; 2015. Disponible en:
https://www.naaccr.org/wp-content/uploads/2016/11/Discharge-and-Claims-Data-Best-Practices-Guide.pdf
Access: April, 2023
Lichtensztajn DY, Giddings BM, Morris CR, Parikh-Patel A, Kizer KW. Comorbidity index in central cancer registries: the value of hospital discharge data. Clin Epidemiol. 2017;9:601-609. DOI: 10.2147/CLEP.S146395
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