Objetivos: En el cáncer colorrectal, el retraso terapéutico, además de conllevar un peor pronóstico oncológico, puede derivar en la aparición de complicaciones locorregionales graves con importantes consecuencias para los pacientes. Ante un escenario de saturación del sistema sanitario, es importante poder seleccionar aquellos pacientes con mayor riesgo de complicaciones o peor pronóstico oncológico para priorizar su tratamiento quirúrgico frente a aquellos con tumores menos agresivos o avanzados, que pueden ser aplazados temporalmente. Dado el riesgo de rebrotes por SARS-COV2 o de nuevas situaciones que pongan nuestros recursos al límite en el futuro, es conveniente desarrollar protocolos para la optimización de estos recursos y para ayudar a la programación quirúrgica priorizando aquellos pacientes que más pueden beneficiarse de una cirugía sin demora.

Métodos: Durante la pandemia por SARS-COV2, la presión asistencial nos obligó a desarrollar un algoritmo de priorización de pacientes, que fue utilizado entre el 6 de abril y el 3 de junio en un Centro monográfico oncológico, para intervenir a 51 pacientes con cáncer colorrectal. Primero, seleccionamos pacientes con tumores obstructivos o estenosantes que tuviesen síntomas, posteriormente tumores estenosantes sin síntomas, tumores anemizantes y en último lugar tumores asintomáticos. Utilizamos la escala de priorización para clasificar los casos entre los pacientes de cada uno de los grupos, para dar prioridad a los pacientes con tumores más avanzados, peor pronóstico oncológico o riesgo de complicaciones tumorales, junto con un menor riesgo quirúrgico. Los pacientes con menor puntuación fueron programados antes. Se definieron dos períodos para su comparación: el primero del 6 de abril al 2 de mayo, y el segundo periodo posteriormente. Se compararon los pacientes y las características del tumor con el objetivo de evaluar la capacidad del algoritmo para seleccionar aquellos pacientes que no pueden ser demorables de aquellos aplazables temporalmente, sin aumentar la morbimortalidad.

Resultados: 28 pacientes fueron intervenidos entre el 6 de abril y el 1 de mayo, frente a 23 pacientes del 2 de mayo al 3 de junio. La edad media fue de 62,8 frente a 68,5 respectivamente. De los pacientes intervenidos en el primer periodo, un 39% presentaron enfermedad avanzada (estadio mayor de IIIA) y un 39% presentó ganglios positivos, comparado con un 26% y un 21% en el segundo periodo, respectivamente. Tanto la estancia media como la morbilidad fue comparable en ambos grupos. Estos resultados evidencian la utilidad del algoritmo de priorización para clasificar primero aquellos pacientes con tumores más avanzados y mayor beneficio oncológico con cirugías tempranas.

Conclusiones: En situaciones de saturación del sistema sanitario, el uso de escalas y protocolos puede ayudarnos a seleccionar aquellos pacientes que requieren preferencia quirúrgica. El hecho de encontrar tumores más avanzados en el primer periodo de nuestro estudio, sin aumentar la morbimortalidad, nos indica la capacidad del algoritmo para seleccionar aquellos pacientes capaces de obtener mayor beneficio con la cirugía temprana.