Basados en los datos de TERAVOLT, los investigadores hallaron siete determinantes principales de muerte por COVID en pacientes de cáncer torácico entre más de 70 variables analizadas.
Madrid, 3 de febrero (Europa Press).- El riesgo de muerte de los pacientes con infección por SARS-CoV-2 y cáncer torácico se basa en siete factores determinantes, según una investigación publicada en el Journal of Thoracic Oncology, la revista oficial de la Asociación Internacional para el Estudio del Cáncer de Pulmón.
Los investigadores analizaron los datos de "The Thoracic Cancers International COVID-19 Collaboration" (TERAVOLT), que es un registro mundial activo que se estableció en marzo de 2020 para comprender el impacto de la infección por COVID-19 en los pacientes con neoplasias torácicas en los centros académicos y comunitarios de todo el mundo.
En total, 114 centros de 19 países han activado el estudio y 92 han aportado datos. Se seleccionaron pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), cáncer de pulmón de células pequeñas, mesotelioma, tumores epiteliales tímicos y otros tumores neuroendocrinos de origen pulmonar) con un diagnóstico de COVID-19 por infección confirmada por laboratorio (mediante PCR/serología RT12); o sospecha de infección por SARS-CoV-2 basada en hallazgos radiológicos consistentes con neumonía por COVID-19 y síntomas clínicos, es decir, fiebre mayor de 37.5°C, tos, disminución de la saturación de oxígeno de al menos cinco por ciento, tos, diarrea, otitis, disgeusia, mialgia, artralgia, conjuntivitis y rinorrea.
Latest analysis from the #TERAVOLT registry analyzing #COVID19 in patients with lung cancer now @JTOonline. Poor prognostic factors were PS, neutropenia, procalcitonin, pneumonia, CRP, stage and age. These data are pre-vaccine so will see how they evolve.https://t.co/x5vToCXoHS
— Stephen V Liu (@StephenVLiu) February 3, 2022
Además de informar sobre los resultados asociados a la morbilidad y la mortalidad, TERAVOLT tiene como objetivo determinar los factores de riesgo asociados a los malos resultados, así como proporcionar a los profesionales datos en tiempo real sobre las terapias que pueden influir en la supervivencia a COVID-19 y evaluar los impactos a largo plazo en la atención y el retraso en la atención a los pacientes con neoplasias torácicas curables e incurables.
Hasta el 15 de abril de 2021, los investigadores habían evaluado a 1491 pacientes de 18 países. Con un período de observación medio de 42 días, Cortellini y sus co-investigadores informaron de 361 eventos con una tasa de mortalidad por todas las causas del 24.2 por ciento.
A continuación, la selección descendente rápida identificó siete determinantes principales de la muerte entre más de 70 variables analizadas que son la escala ECOG-PS, recuento de neutrófilos, procalcitonina sérica, estadio del tumor en el momento del diagnóstico de COVID-19, desarrollo de neumonía, proteína c-reactiva (PCR) y la edad.
Dadas las características de la enfermedad y el órgano diana común, se ha demostrado que los pacientes con neoplasias torácicas experimentan una mayor morbilidad y mortalidad por la infección por SARS-CoV-2, con tasas de letalidad que oscilan entre el 22 por ciento y el 41 por ciento según la literatura. Un ECOG-PS deficiente demostró la asociación más fuerte con el mal resultado de COVID-19.
"A pesar de los esfuerzos en curso, incluidas las campañas de inmunización y el aumento de la capacidad, el SARS-CoV-2 seguirá afectando a la continuidad de la atención de los pacientes con cáncer, al menos hasta cierto punto. Frente a este escenario en evolución, proporcionamos un sistema de pronóstico completo y potenciado que puede ser una herramienta útil para los clínicos", explica el doctor Alessio Cortellini, del Imperial College de Londres (Reino Unido).
"En la actualidad, este análisis no examinó el impacto de la vacunación contra la COVID-19. La base de datos TERAVOLT se ha actualizado recientemente para recoger información sobre el estado de vacunación, así como información sobre las variantes específicas. Se realizará un análisis separado con los nuevos datos", añade la doctora Jennifer G Whisenant, de la Universidad de Vanderbilt, en Estados Unidos.
