Vizzielli’s App: score calculator predittivo nel carcinoma ovarico avanzata

Vizzielli's App è uno score calculator predittivo di complicanze post-operatorie nel carcinoma ovarico avanzato, sviluppata dalla collaborazione tra la redazione di Ob&Gyn Journal Club e il Dr. Giuseppe Vizielli, medico ginecologo operante presso la Fondazione Policlinico Universitario “A. Gemelli” di Roma.

L’utilizzo di un’applicazione per dispositivi mobili può facilitare e rendere immediato l’accesso ed il calcolo di questo score, favorendo una più agevole identificazione delle pazienti ad alto rischio di complicanze post-operatorie e consentendo al chirurgo di adottare strategie terapeutiche personalizzate sulla singola paziente minimizzando la possibilità di errore individuale.

La capacità delle pazienti di tollerare l’intervento chirurgico senza una significativa morbidità post-operatoria è un fattore importante da considerare nel carcinoma ovarico avanzato. Infatti, la conoscenza a priori di questa informazione potrebbe essere utilizzata dal ginecologo oncologo per personalizzare le sue decisioni circa un intervento di chirurgia primaria piuttosto che una chemioterapia neoadiuvante. Lo scopo del nostro modello è quello di sviluppare e validare un semplice punteggio basato sull’utilizzo della laparoscopia che possa essere utile a prevedere le complicanze maggiori postoperatorie dopo una chirurgia primaria.

Per ottenere un punteggio pre-operatorio semplice e facilmente applicabile, il numero di potenziali fattori predittori è stato limitato a priori a quei parametri con le migliori performance (p < 0.2) nell’analisi multivariata.

I fattori tra loro correlati e con conseguente rischio di overfitting sono stati rimossi dall’analisi. La popolazione di studio è stata divisa in modo casuale, in un "gruppo di derivazione" (n = 370) che rappresenta i due terzi dei pazienti complessivi, e in un "gruppo di convalida" (n = 185).

Il modello predittivo è stato sviluppato nel gruppo di derivazione. I coefficienti di regressione dei parametri predittivi sono stati aggiustati da un costante (0,94) e successivamente i risultati sono stati trasformati in punteggi semplici. E’ stato poi calcolato il rischio ponderato per ogni punto ed è stata sviluppata una scala per associare la percentuale di rischio di complicanze post-operatorie in accordo al punteggio calcolato.

I fattori predittivi che sono stati inclusi nel sistema di punteggio sono: scarso stato di performance status, la presenza di ascite (superiore a 500 cm3), livello CA-125 sierico (superiore a 1000 U/ml), ed elevata diffusione tumorale valutata laparoscopicamente (valore di indice predittivo, PIV ≥ 8). La somma di ogni valore per ogni variabile ha prodotto un punteggio generale predittivo di rischio di complicanze maggiori post-operatorie compreso tra 0 e 8.

In seguito il punteggio e il rischio previsto sono stati calcolati per ogni paziente nella popolazione di validazione e le variabili sono state testate nuovamente utilizzando la c-statistica e il test di Hosmer-Lemeshow.

Dato che il nostro modello è stato sviluppato e validato sui dati della popolazione di uno stesso centro, la performance potrebbe essere troppo ottimistica. Per correggere tale possibile bias nella capacità predittiva del modello , i parametri inclusi nella regressione di Cox sono state validati internamente con la bootstrap analisys di 200 campioni casuali conu na successiva correzione nella c-statistica. Inoltre, dal momento che il modello riflette un continuum di valutazione del rischio, le donne sono state ugualmente classificate a priori in tre diverse classi: gruppo ad alto rischio (punteggio tra 6 e 8), gruppo a rischio intermedio (punteggio tra 3 e 5), e gruppo a basso rischio (punteggio tra 0 e 2). La previsione del rischio di complicanze maggiori utilizzando il suddetto punteggio è:

Punteggio Rischio di complicanze maggiori (%)
0 2.2
1 3.5
2 5.4
3 8.4
4 12.7
5 18.7
6 26.7
7 36.7
8 47.9

Il rischio medio di sviluppare maggiori complicanze postoperatorie è stato rispettivamente del 3,7%, 13,2% e 37,1% per il gruppo a basso rischio, a rischio intermedio e ad alto rischio.

Per rendere più fruibile questo modello, abbiamo pensato di sviluppare un'applicazione per i dispositivi mobili.

Infatti, nonostante l'accuratezza di convalida interna tramite l’utilizzo di un campione del 33% selezionato casualmente dello studio di coorte, un nostro limite è la mancanza di validazione in altri centri e sistemi sanitari, che è un prerequisito fondamentale per l'adozione su larga scala di questo punteggio. In questo contesto, anche se la laparoscopia non è adottata in molti centri di ginecologia oncologica come standard of care, questi risultati aumentano le sue indicazioni e ne confermano un potenziale utilizzo su larga scala come prezioso strumento diagnostico nelle pazienti affette da carcinoma ovarico avanzato. In questo contesto, questa applicazione per dispositivi mobili oltre ad aumentare la sua riproducibilità, consente al chirurgo di predire facilmente e con precisione l’esito post-operatorio in termini di complicanze maggiori grazie ad una identificazione preventiva della donna ad alto rischio, potendo adottare così delle strategie terapeutiche alternative su base individuale.

 * Vizzielli G, et al. A laparoscopic risk-adjusted model to predict major complications after primary debulking surgery in ovarian cancer: A single-institution assessment. Gynec Oncol. 2016 July; 142 (1): 19-24.

La “Vizzielli’s App” è disponibile gratuitamente per tutti i lettori del nostro portale sia su piattaforma iOS che Android semplicemente cliccando su uno dei link sottostanti.

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