Warning: file_put_contents(/var/www/html/w_abstracts/administrator/logs/eshiol.log.php): Failed to open stream: Permission denied in /var/www/html/w_abstracts/libraries/vendor/joomla/filesystem/src/File.php on line 263

Warning: file_put_contents(/var/www/html/w_abstracts/administrator/logs/eshiol.log.php): Failed to open stream: Permission denied in /var/www/html/w_abstracts/libraries/vendor/joomla/filesystem/src/File.php on line 263
Modelo predictivo de supervivencia de pacientes con esclerosis lateral amiotrófica. Aplicación a nuestra cohorte

Modelo predictivo de supervivencia de pacientes con esclerosis lateral amiotrófica. Aplicación a nuestra cohorte

COMUNICACIÓN POSTER

AUTORES

Portell Penadés, Eduard 1; Muñoz Vendrell, Albert 1; Gifreu Fraixinó, Ariadna 1; Domínguez Rubio, Raul 2; Verges Gil, Enric 2; null, Abdelilah 2; Barceló Rado, Maria A 2; Povedano Panadés, Monica 2


CENTROS

1. Servicio: Neurofisiología Clínica. Hospital Universitari de Bellvitge; 2. Servicio de Neurología. Hospital Universitari de Bellvitge

OBJETIVOS

La Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) es una enfermedad heterogénea en muchos aspectos, pudiendo iniciar a cualquier edad y en cualquier territorio muscular, y con un pronóstico de supervivencia muy variable. Encals ha desarrollado un modelo validado para predecir supervivencia en pacientes afectos de ELA en Europa sin traqueostomía o ventilación mecánica no invasiva (VMNI) superior a 23 horas diarias a partir de datos obtenidos al diagnóstico.

MATERIAL Y MÉTODOS

Hemos elegido aleatoriamente a 22 pacientes fallecidos dentro una cohorte retrospectiva de base poblacional (n=567), formada por pacientes diagnosticados por ELA según los criterios de el Escorial y que han sido seguidos durante todo el proceso por la unidad funcional de ELA de nuestro centro. Hemos aplicado el modelo predictivo con los datos disponibles en el momento del diagnóstico y comparado el tiempo de supervivencia de cada paciente con el estimado por el modelo predictivo.

RESULTADOS

En el 90,9% de pacientes en los que hemos aplicado el modelo predictivo con los datos al diagnóstico en tiempo de supervivencia real se encuentra dentro del rango de supervivencia estimado, siendo la mediana de la diferencia entre la supervivencia real y la estimada de 4 meses.

CONCLUSIONES

Este modelo podría ser una herramienta útil para ayudar al equipo médico en el manejo individualizado de cada paciente y al entorno del paciente en la organización de sus vidas. Podría plantearse su aplicación en la investigación para la estratificación de subgrupos según la supervivencia estimada para intentar minimizar de este modo la confusión que puede conllevar la heterogeneidad de la enfermedad.


Dirección

Madrid: Fuerteventura 4, 28703, San Sebastián de los Reyes, Madrid

Barcelona: Vía Laietana 23, Entlo A-D, 08003, Barcelona