Pacientes com malignidades torácicas estão em maior risco de mortalidade pela infecção da COVID-19, e até o momento foram identificadas um grande número de variáveis prognósticas. Agora, análise de dados do The Thoracic Cancers International COVID-19 Collaboration (TERAVOLT) publicada no Journal of Thoracic Oncology, periódico da Associação Internacional para o Estudo do Câncer de Pulmão (IASLC), identificou sete principais determinantes de mortalidade. Quem comenta os resultados é o cirurgião oncológico Riad Younes (foto), diretor do Centro de Oncologia do Hospital Alemão Oswaldo Cruz.
No estudo, foram analisados dados do The Thoracic Cancers International COVID-19 Collaboration (TERAVOLT), um registro global ativo que foi estabelecido em março de 2020 para entender o impacto da infecção por COVID-19 em pacientes com malignidades torácicas em práticas acadêmicas e comunitárias em todo o mundo.
No total, 114 centros em 19 países ativaram o estudo, e 92 contribuíram com dados. Os critérios de elegibilidade foram pacientes com câncer torácico (câncer de pulmão de células não pequenas [CPNPC], câncer de pulmão de pequenas células, mesotelioma, tumores epiteliais tímicos e outros tumores neuroendócrinos com origem pulmonar) com diagnóstico de COVID-19 confirmado laboratorialmente por RT12 PCR/sorologia ou suspeita de infecção por SARS-CoV-2 com base em achados radiológicos consistente com pneumonia por COVID-19 e sintomas clínicos (ou seja, febre >37,5°C, tosse, diminuição da saturação de oxigênio de pelo menos 5%, tosse, diarreia, otite, disgeusia, mialgia, artralgia, conjuntivite e rinorreia). Os pesquisadores utilizaram uma abordagem de agrupamento, um procedimento de seleção de retrocesso rápido e uma modelagem baseada em árvore para rastrear e otimizar um amplo painel de características demográficas e clínicas de COVID-19 e câncer.
Em 15 de abril de 2021, os pesquisadores avaliaram 1.491 pacientes de 18 países. Com um período médio de observação de 42 dias, foram relatados 361 eventos com uma taxa de mortalidade por todas as causas de 24,2%. O procedimento de agrupamento rastreou aproximadamente 73 covariáveis em 13 agrupamentos. Outra regressão logística multivariada para a associação entre clusters e óbito foi realizada, resultando em cinco clusters significativamente associados ao desfecho.
A seleção de retrocesso rápido identificou sete principais determinantes de morte: ECOG-PS (OR 2,47 1,87-3,26), contagem de neutrófilos (OR 2,46 1,76-3,44), procalcitonina sérica (OR 2,37 1,64-3,43), desenvolvimento de pneumonia (OR 1,95 1,48-2,58), proteína c-reativa (PCR) (OR 1,90 1,43-2,51), estágio do tumor no diagnóstico de COVID-19 (OR 1,97 1,46-2,66) e idade (OR 1,71 1,29-2,26). A análise ROC para mortalidade do modelo selecionado confirmou sua capacidade diagnóstica (AUC 0,78; IC 95%: 0,75 – 0,81).
O nomograma foi capaz de classificar a mortalidade por COVID-19 em um intervalo de 8% a 90% e a modelagem baseada em árvore reconheceu ECOG-PS, contagem de neutrófilos e PCR como os principais determinantes do prognóstico.
“Das 73 variáveis analisadas, foram identificados sete principais determinantes do óbito. O ECOG-PS ruim demonstrou a associação mais forte com piores resultados de COVID-19. Com nossa análise, fornecemos aos médicos um sistema de prognóstico definitivo para ajudar a determinar o risco de mortalidade para pacientes com malignidades torácicas e COVID-19”, concluíram os autores.
Esta análise não considerou o impacto da vacinação contra o COVD-19. O banco de dados TERAVOLT foi atualizado recentemente para capturar informações sobre o status vacinal, bem como informações sobre as variantes específicas. Uma análise separada será realizada com os novos dados” acrescentaram.
O TERAVOLT recebeu uma bolsa da Lung Ambition, que apoiou o desenvolvimento e a manutenção do banco de dados, e reconhece o apoio da International Association for the Study of Lung Cancer (IASLC).
Novos dados do Consórcio TERAVOLT
Por Riad Younes, Diretor do Centro de Oncologia do Hospital Alemão Oswaldo Cruz
Quem é o subgrupo de pacientes com tumores malignos, e mais especificamente com tumores torácicos, que apresenta o maior risco de evolução mais grave e pior prognóstico após infecção por COVID-19?
Após mais de dois anos da pandemia, ficou claro que pacientes com tumores malignos torácicos estão associados com os piores prognósticos após serem infectados pelo vírus SARS-COV-2. Um estudo, TERAVOLT, registra e analisa dados de pacientes com neoplasias torácicas para avaliar o impacto da infecção por COVID-19. O banco de dados elaborado por cientistas do Thoracic Cancers International COVID-19 Collaboration (TERAVOLT), é um registro global ativo iniciado em março de 2020, incluiu pacientes com câncer torácico (câncer de pulmão de células não pequenas [CPNPC], câncer de pulmão de pequenas células, mesotelioma, tumores epiteliais tímicos e outros tumores neuroendócrinos com origem pulmonar) com diagnóstico de COVID-19 confirmado laboratorialmente por RT12 PCR/sorologia ou suspeita de infecção por SARS-CoV-2 com base em achados radiológicos consistente com pneumonia por COVID-19 e sintomas clínicos (ou seja, febre >37,5°C, tosse, diminuição da saturação de oxigênio de pelo menos 5%, tosse, diarreia, otite, disgeusia, mialgia, artralgia, conjuntivite e rinorreia).
Um estudo recentemente publicado na revista Journal of Thoracic Oncology (IALSC) analisou 1.491 pacientes de 18 países. Com um período médio de observação de 42 dias, foram relatados 361 eventos com uma taxa de mortalidade por todas as causas de 24,2%. Selecionaram 73 covariáveis com potencial associação com a evolução pós-infecção. Análises multivariadas identificaram sete principais determinantes de morte: ECOG-PS (OR 2,47 1,87-3,26), contagem de neutrófilos (OR 2,46 1,76-3,44), procalcitonina sérica (OR 2,37 1,64-3,43), desenvolvimento de pneumonia (OR 1,95 1,48-2,58), proteína c-reativa (PCR) (OR 1,90 1,43-2,51), estágio do tumor no diagnóstico de COVID-19 (OR 1,97 1,46-2,66) e idade (OR 1,71 1,29-2,26). Foi construído um nomograma capaz de classificar a mortalidade por COVID-19 em um intervalo de 8% a 90% e a modelagem reconheceu ECOG-PS, contagem de neutrófilos e PCR como os principais determinantes do prognóstico.
Devido ao período de registro no banco de dados, esta análise não considerou o impacto da vacinação contra o COVD-19. O banco de dados TERAVOLT foi atualizado recentemente para capturar informações sobre o status vacinal, bem como informações sobre as variantes específicas. Os autores do estudo realizarão análise separada com os novos dados, a ser publicada no futuro.
Algumas limitações deste estudo incluem: pequeno número de pacientes incluídos oriundos de 18 países, frente aos milhões de infectados na pandemia, a inclusão de pacientes portadores de neoplasias diversas, com grande heterogeneidade de agressividade e de impacto fisiológico, a diversidade de estádios da doença e de tratamentos locorregionais ou sistêmicos (esquemas de quimioterapia, imunoterapia ou terapia alvo) que dificultam a avaliação de seu impacto na evolução pós-infecção, a inclusão de pacientes com diagnóstico presuntivo de infecção por COVID-19 não confirmado por testes de RT-PCR.
Apesar destas limitações, este estudo conseguiu identificar subgrupos de pacientes com tumores torácicos com maior risco de evolução grave e de óbito. Aguardamos os resultados da avaliação do impacto da vacinação no risco de óbito destes pacientes.
Referência: A definitive prognostication system for patients with thoracic malignancies diagnosed with COVID-19: an update from the TERAVOLT registry. - Jennifer G. Whisenant, Javier Baena, Alessio Cortellini, Marina Chiara Garassino, Valter Torri On behalf of theTERAVOLT study group - Published: February 01, 2022 DOI:https://doi.org/10.1016/j.jtho.2021.12.015
