Estudo liderado pelo pesquisador Vinicius Calsavara (foto), estatístico no Cedars-Sinai Cancer Center, identificou sintomas importantes relatados pelos pacientes e fatores basais que podem ser preditivos da descontinuação precoce do tratamento. “Desenvolvemos modelos de sobrevida parcialmente condicionais para prever a descontinuação de tamoxifeno ou anastrozol usando dados de resultados relatados pelo paciente (PROS) de mulheres inscritas no ensaio clínico NSABP B-35”, afirmaram os autores em artigo publicado na Cancer Prevention Research.
Prever o risco individual de descontinuação do tratamento é fundamental para a implementação precisa da quimioprevenção. Em uma análise secundária dos dados PRO do ensaio clínico NSABP B-35, que incluiu mulheres na pós-menopausa com carcinoma ductal in situ, os pesquisadores propuseram dois modelos preditivos dinâmicos para descontinuação do tratamento em cada braço de tratamento (pacientes tratados com anastrozol ou tamoxifeno) usando modelos de sobrevivência parcialmente condicionais com covariáveis dependentes do tempo. Uma divisão 70/30 da amostra foi usada para os conjuntos de dados de treinamento e validação.
O desempenho preditivo dos modelos foi avaliado utilizando medidas de calibração e discriminação baseadas no escore de Brier e tempo-dependente da área sob a curva ROC. Os modelos preditivos dinâmicos identificaram a descontinuação precoce de alto risco versus baixo risco em um horizonte de tempo de 12 a 24 meses utilizando os dados relatados pelos pacientes até 12 meses.
Para pacientes tratados com anastrozol, os fatores preditivos incluíram índice de massa corporal (IMC) basal e sintomas longitudinais relatados pelo paciente, como insônia, dor nas articulações, ondas de calor, dores de cabeça, sintomas ginecológicos e corrimento vaginal, todos coletados até 12 meses [score de Brier, 0,039; AUC, 0,76; 95% CI, 0,57–0,95].
Quanto aos pacientes tratados com tamoxifeno, os fatores preditivos incluíram o IMC basal e covariáveis tempo-dependentes: problemas cognitivos, sentimentos de felicidade, calma, problemas de peso e dor (score de Brier, 0,032; AUC, 0,78; 95% CI, 0,65–0,91). Uma calculadora em tempo real baseada nesses modelos foi desenvolvida para auxiliar os profissionais de saúde na tomada de decisões.
“A incorporação destes modelos preditivos numa ferramenta online é um benefício potencial para os profissionais de saúde identificarem pacientes com alto risco de descontinuação prematura do tratamento e intervenção para prevenir a descontinuação potencial. Pesquisas futuras devem validar externamente modelos parcialmente condicionais e testar a viabilidade e aceitabilidade da ferramenta de previsão online”, concluíram os autores.
Além de Vinícius, o trabalho contou com a participação de outro basileiro, o pesquisador estatístico Marcio Diniz, atualmente no Mount Sinai, em Nova Iorque.
Referência: Vinicius F. Calsavara, Norah L. Henry, Ron D. Hays, Sungjin Kim, Michael Luu, Márcio A. Diniz, Gillian Gresham, Reena S. Cecchini, Greg Yothers, Patricia A. Ganz, André Rogatko, Mourad Tighiouart; Dynamic Risk Prediction of Treatment Discontinuation Using Patient-Reported Outcomes Data in the Phase III NSABP B-35 Trial. Cancer Prev Res (Phila) 1 November 2023; 16 (11): 631–639. https://doi.org/10.1158/1940-6207.CAPR-23-0216
