Ensayo multicéntrico con múltiples lectores y casos que evalúa una herramienta de apoyo informático para la predicción pronóstica de las metástasis hepáticas del cáncer colorrectal.

Este estudio tiene como objetivo evaluar el impacto de una nueva herramienta informática de predicción pronóstica en el desempeño de los clínicos en el manejo de pacientes con metástasis hepáticas de cáncer colorrectal (CRLMs). El cáncer colorrectal sigue siendo una de las principales causas de mortalidad relacionada con el cáncer en todo el mundo, y aproximadamente el 20-30% de los pacientes presentan metástasis hepáticas sincrónicas en el momento del diagnóstico. Estas metástasis se asocian con un mal pronóstico y una alta tasa de recurrencia postoperatoria.

Para los pacientes seleccionados, la resección simultánea del tumor colorrectal primario y las metástasis hepáticas es el enfoque de tratamiento preferido, aunque los resultados clínicos varían ampliamente. Para abordar esta variabilidad, la última herramienta de predicción basada en la web emplea modelos de aprendizaje automático de Random Forest que integran datos demográficos, clínicos, de laboratorio y genéticos exhaustivos. Esta herramienta está diseñada específicamente para predecir la recurrencia y la mortalidad postoperatorias en pacientes con CRLM que se someten a una resección simultánea, lo que permite una evaluación de riesgos individualizada.

En este estudio de múltiples lectores y múltiples casos (MRMC), 12 médicos evaluarán de forma independiente 166 casos de pacientes retrospectivos. Cada médico estimará el riesgo de recurrencia de la enfermedad y de mortalidad en los puntos de tiempo de 1, 3 y 5 años, tanto con como sin acceso a la herramienta de predicción. Estas dos fases de evaluación estarán separadas por un período de descanso para minimizar el sesgo.

El objetivo principal es determinar si el uso de la herramienta mejora la precisión de la predicción de la mortalidad postoperatoria a los 3 años, cuantificada por el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC-ROC). Los puntos finales secundarios y exploratorios incluyen la precisión de la predicción en otros puntos de tiempo, la sensibilidad, la especificidad, la fiabilidad interobservador, la confianza del clínico en la toma de decisiones y el tiempo necesario para la evaluación.

Al proporcionar estimaciones de riesgo específicas y basadas en datos, esta herramienta informática de predicción pronóstica tiene como objetivo mejorar la toma de decisiones clínicas y apoyar la planificación del tratamiento personalizado para pacientes con CRLM que se someten a una resección simultánea, con el objetivo final de mejorar los resultados de los pacientes.