El uso de modelos de predicción de riesgo en sarcoma: herramienta clave pero con desafíos en la práctica clínica

El sarcoma de tejidos blandos es una neoplasia rara y heterogénea, con más de 100 subtipos histológicos y una incidencia estimada de 5 casos por 100.000 habitantes en Europa. Su variabilidad en presentación y evolución clínica dificulta la toma de decisiones terapéuticas. En este contexto, los modelos de predicción de riesgo (RPMs) han surgido como herramientas clave para personalizar el tratamiento y facilitar la toma de decisiones compartida (SDM, Shared Decision Making).

¿Qué hicieron?

Se realizó una encuesta internacional de 29 preguntas dirigida a médicos especializados en STS, incluyendo oncólogos médicos, oncólogos ortopédicos, radio-oncólogos y cirujanos oncólogos. La encuesta se distribuyó entre enero y mayo de 2024 a través de sociedades internacionales como la European Musculo-Skeletal Oncology Society (EMSOS) y la Connective Tissue Oncology Society (CTOS).

Los participantes informaron sobre el uso de RPMs en dos escenarios:

✅ Discusión en juntas multidisciplinarias

✅ Consultas con pacientes

Además, se evaluaron las barreras percibidas para su implementación y el grado de aceptación de la toma de decisiones compartida en la práctica clínica.

Se incluyeron 278 respuestas, de las cuales 86% completaron la encuesta en su totalidad. 

¿Qué encontraron?

Uso de los RPMs en juntas multidisciplinarias

📌 68% de los clínicos usan RPMs en reuniones de tumor board, aunque solo 27% lo hace de manera frecuente.

📌 Los modelos más utilizados fueron "Sarculator" (87%) y "PERSARC" (33%), aplicados en un promedio del 31% de los casos.

📌 Los oncólogos médicos son los que más emplean RPMs (44%), seguidos de cirujanos oncólogos (37.5%) y radio-oncólogos (24%).

🔹 Factores clave en la decisión de usar RPMs:

• Evaluar el beneficio de la quimioterapia (70%)

• Determinar el impacto en el pronóstico del paciente (57%)

• Combinar quimioterapia y radioterapia para estimar supervivencia y control local (23%)

🔻 Barreras reportadas:

❌ Inexactitud de las predicciones (40%)

❌ Falta de guías clínicas que respalden su uso (40%)

Uso de RPMs en la consulta con el paciente

📌 65% de los clínicos usan RPMs en la consulta, pero solo 17% lo hace siempre.

📌 Sarculator es el modelo más usado (85%), seguido de PERSARC (33%).

📌 El 65% lo utiliza a petición del paciente para dar estimaciones de pronóstico.

🔹 Motivos principales para su uso en consulta:

• Ayudar a los pacientes a tomar decisiones sobre quimioterapia y radioterapia (57%)

• Ofrecer predicciones visuales sobre supervivencia y progresión

  
  

🔻 Barreras reportadas:

❌ Percepción de que los RPMs no reflejan riesgos individuales (54%)

❌ Temor a generar ansiedad innecesaria en los pacientes (43%)

Toma de decisiones compartida en sarcoma

📌 El 50% de los pacientes con STS tienen más de una opción de tratamiento viable.

📌 El 85% de los médicos discuten opciones con el paciente para definir un plan de tratamiento personalizado.

📌 Los clínicos con más experiencia son los más propensos a integrar la toma de decisiones compartida en la práctica diaria.

Tabla resumen del uso de RPMs

El estudio confirma que los modelos de predicción de riesgo, especialmente Sarculator y PERSARC, son herramientas cada vez más utilizadas en la toma de decisiones en sarcoma. Sin embargo, persisten barreras como la falta de guías clínicas y el temor a generar ansiedad en los pacientes, lo que limita su adopción en la consulta médica.

Para mejorar la integración de los RPMs en la práctica clínica, los autores sugieren:

✅ Estandarizar su uso en guías internacionales

✅ Capacitar a los médicos en la interpretación de los modelos

✅ Desarrollar estrategias para comunicar riesgos sin aumentar la ansiedad del paciente

Este estudio resalta la importancia de avanzar hacia un enfoque más personalizado en la atención del sarcoma de tejidos blandos, aprovechando el potencial de los modelos de predicción de riesgo para mejorar la precisión y la toma de decisiones compartida en oncología.