Onconews - HAprog: nova ferramenta prognóstica no auxílio à decisão

paiva preto 2021 O aplicativo (app) HAprog já está disponível para download gratuito em smartphones nas plataformas IOS* e Android**, como uma nova ferramenta prognóstica para pacientes ambulatoriais com câncer em fase avançada. O app foi desenvolvido por pesquisadores do Hospital de Câncer de Barretos (Hospital de Amor), liderados pelo médico paliativista Carlos Eduardo Paiva (na foto, à esquerda), como produto da tese de doutorado do oncologista Daniel D’Almeida Preto.

A ferramenta foi inspirada em um nomograma baseado em cinco variáveis prognósticas (sexo, presença de metástases à distância, performance status de Karnofsky leucócitos totais e albumina sérica), com resultados validados e publicados em 2018 (Paiva CE et al. Cancer Med. 2018;7: 3003-3010, doi: 10.1002/cam4.1582). A revisão do modelo para adequá-lo à versão atual em forma de aplicativo permitiu simplificar a adoção da ferramenta, que promete apoio importante às rotinas oncológicas no ambiente ambulatorial.

“Uma ferramenta prognóstica como esta tem várias implicações práticas, como ajudar o médico a definir sobre o início/manutenção/suspensão de tratamentos oncológicos, integrar os cuidados paliativos no momento oportuno, definir sobre internações hospitalares e em UTIs, auxiliar na decisão sobre emprego ou não de medidas invasivas e planejar outras decisões de cuidados”, ilustra Daniel.

Os pesquisadores lembram que a literatura médica atual recomenda cada vez mais que o Cuidado Paliativo seja integrado precocemente nos cuidados oncológicos. No entanto, reforçam o alerta de que frequentemente o paciente acaba sendo encaminhado tardiamente, deixando de receber o benefício das equipes de CP. É nesse contexto que uma ferramenta prognóstica capaz de apoiar a rotina clínica em ambiente ambulatorial assume importância estratégica nos cuidados em câncer.

Evidências

A amostra original compreendeu 221 pacientes com tumores sólidos em estágio avançado, que estavam iniciando acompanhamento com a equipe de cuidados paliativos. Os autores descrevem que 8 modelos prognósticos (4 paramétricos e 4 não paramétricos) foram desenvolvidos e os 2 mais acurados e funcionais serviram de modelo para a transcrição em linguagem computacional do aplicativo HAprog, um deles incluindo variáveis laboratoriais (albumina sérica e leucócitos totais [modelo completo]) e outro apenas com variáveis clínicas (modelo simplificado).

Para a validação, os modelos foram testados em uma amostra independente de 276 pacientes ambulatoriais, todos com tumores sólidos considerados incuráveis, acompanhados pela oncologia clínica. A tabela abaixo :

Modelo Completo: Resultados de discriminação e calibração
Características	Global	30 dias	90 dias	180 dias
Área sob a curva ROC	0,800	0,795	0,742	0,732
AIC	1.417.820	1.417.820	1.417.820	1.417.820
K-S (D)	0,474	0,551	0,405	0,420
K-S (p-valor)	<0,001	<0,001	<0,001	<0.001
C-index	0,778	0,778	0,778	0,778
Hosmer-Lemeshow (p-valor)	0,208	0,208	0,208	0,208

Modelo simplificado: Resultados de discriminação e calibração
Características	Global	30 dias	90 dias	180 dias
Área sob a curva ROC	0,860	0,776	0,739	0,708
AIC	1.733.668	1.733.668	1.733.668	1.733.668
K-S (D)	0,596	0,478	0,394	0,349
K-S (p-valor)	<0,001	<0,001	<0,001	<0,001
C-index	0,739	0,739	0,739	0,739
Hosmer-Lemeshow (p-valor)	0,274	0,274	0,274	0,274