Analisis de supervivencia mieloma multiple en Сastilla y Leon

INTRODUCCION

Motivación

El MM es el segundo tipo de cáncer hematológico más frecuente, ya que representa el 10% de los casos en España. Anualmente son diagnosticados entre 3 a 5 pacientes porcada 100.000 habitantes. La SEHH no cuenta con datos fiables de  esta enfermedad, solo sus homólogos suecos cuentan con ellos, donde se observa que la prevalencia se ha triplicado. Esta falta de información motiva el interés de realizar un estudio de evolución de los pacientes que sufren MM, para aumentar el conocimiento sobre esta población y mejorar la atención.

Los datos obtenidos por GAMMCYL se refieren a tiempos de supervivencia por lo que motiva a introducir el análisis de supervivencia a un conjunto de datos reales en este trabajo.

Objetivos

El objetivo principal es el estudio de la supervivencia en pacientes con MM en Cyl; con los objetivos complementarios:

• Integrar y homogeneizar la información recogida por GAMMCYL.
• Estimar y compara la supervivencia atendiendo a distintas características de los pacientes
• Comparar la supervivencia de los pacientes según su calidad de vida (ECOG) y edad.
• Estudiar la influencia de las variables en los pacientes de más de 80 años.

MIELOMA MULTIPLE

El MM es un tipo de cáncer que afecta a las células plasmáticas, un componente importante del sistema inmunológico, también tienen un papel importante en la reparación de los huesos. Cuando estas células se vuelven cancerosas crecen fuera de control y producen un anticuerpo anormal conocido como proteína monoclonal, entre otros nombres, estos pueden causar daño orgánico. Finalmente esta enfermedad es fatal.

Síntomas

Los más frecuentes son dolores óseos persistentes, insuficiencia renal y anemia, al igual que las fracturas patológicas, estas ocurren sin ningún traumatismo.

Factores

• Edad, el riesgo aumenta con la edad, la mayoría de personas diagnosticadas tienen al menos 65 años
• Sexo, más frecuente en hombres.
• Radiación, más riesgo al haber estado expuesto a altos niveles de esta.
• Herencia
• Células sanguíneas, es decir, tener una enfermedad asintomática en las células plasmáticas.

Diagnóstico

Se realizan varias pruebas, tanto de laboratorio como de imagen, al igual que se hace un estudio de medula ósea. Si tras estas se confirma el DX se estratifica el paciente mediante esta tabla. El pronóstico es más desfavorable para os pacientes clasificados en ISS-R-III.

Tratamiento

El tratamiento es diferente dependiendo de la edad a la que se diagnostique el MM.

Para los menores de 65 años se sigue la siguiente secuencia: pocos ciclos de tratamiento de inducción, un trasplante y un tto de mantenimiento hasta la progresión.

Para los mayores de 65 el tratamiento depende de las características del paciente.

Además del tto antimieloma se debe complementar con tto soporte para minimizar la sintomatología y complicaciones.

METODOLOGIA

El análisis de supervivencia se centra en la ocurrencia de un evento de interés. El tiempo de supervivencia se define como el tiempo que transcurre entre el momento en el que el individuo entra en el estudio hasta en el que sale de él, bien sea por la ocurrencia del evento o haya finalizado el estudio. El evento solo puede ocurrir una vez.

Cuando el evento no se observa durante el tiempo de seguimiento se considera una censura. En este trabajo solo se consideraran censuras por la derecha.

El objetivo del análisis de supervivencia es modelar, estimar y predecir la variable tiempo hasta evento, para ello se utilizan dos funciones importantes:

La función de supervivencia que se define como la prob de que un individuo “sobreviva”, es decir, que no se observe el evento durante su seguimiento.

La función de riesgo cuantifica la prob de que un individuo le ocurra el evento de interés en el siguiente instante de tiempo condicionado a que no le ha ocurrido hasta el instante actual.

Para estimar la función de supervivencia común mente se utiliza el estimador Kaplan-Meier, es un método no paramétrico.

Mantel-Haenszel propusieron un estadístico, basado en tablas de contingencia que permite contrastar la hipótesis nula de que no existen diferencias entre la función de supervivencia entre los grupos considerados. Es este trabajo se van a considerar dos test, uno es el de rangos logarítmicos en el cual se le da el mismo peso a todos los instantes y otro es el test Peto & Peto, donde se asignan pesos que dependen del percentil estimado en la distribución de supervivencia.

Para evaluar el efecto de otras variables que pueden estar asociadas con el evento de interés. El modelo de Cox permite estimar la relación entre la función de riesgo y un conjunto de variables explicativas fijas, modelo semiparamétrico. Asume que el cociente entre el riesgo para dos individuos con las mismas covariables es constante en el tiempo, a este se le conoce como razón de riesgos su interpretación es similar a las odds-ratio. Se utilizaran los residuos de Schoenfeld para evaluar la validez del modelo. Para la selección de las variables en el modelo se utilizara el método stepwise, donde cada paso se exploran las variables ya introducidas anteriormente por si debieran salir y las no seleccionadas por si deben entrar.

ESTUDIO DE SIMULACIÓN

En este estudio de simulación se evaluaran los dos contrastes de comparación de curvas de supervivencia, Log-Rank y Peto & Peto. Se va a estimar el error tipo I con 1000 réplicas de los grupos con tamaños de 10,30,50 y 100, los tiempos de seguimiento se han generado con las distribuciones Weibull, Log-normal, exponencial y normal inversa con los diferentes parámetros que se observan en la tabla, la ocurrencia de evento se ha generado de una distribución binomial con parámetro 0.5.

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