se ha leído el artículo
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De esta forma un paciente con PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml, Gleason<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7 y estadio T1-2a fue considerado de bajo riesgo de progresión de la enfermedad; si el PSA era entre 10-20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml, el Gleason 7 o el estadio T2b el riesgo era intermedio, y si el PSA era<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml, el Gleason 8-10 o el estadio ><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T2c el riesgo de PB era alto. Además de ser validada, esta clasificación se caracteriza por ser práctica, sencilla, reproducible y de contar con el respaldo de ser utilizada en las guías clínicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> de la <span class="elsevierStyleItalic">American Urological Association</span> (AUA) desde 2007.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La resonancia nuclear magnética (RNM) es el método de imagen que aporta más información en la estadificación del tumor. Es razonable pensar que si a los datos clínicos de la clasificación de D’Amico se añaden los aportados por la RNM la previsión pronóstica podría mejorar.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de nuestro trabajo es, con un grupo significativo de pacientes y seguimiento, analizar si la clasificación de D¿Amico se puede optimizar con los datos clínicos aportados por la RNM.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y métodos</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Analizamos retrospectivamente 729 pacientes (a partir de una serie histórica de 1.310 operados desde el año 1989) a los que se les ha realizado una RNM pelviana como parte del estudio preoperatorio del cáncer de próstata estadio T1-T2, de acuerdo con los criterios TNM, y tratados posteriormente mediante prostatectomía radical en nuestro centro entre julio de 2000 y diciembre de 2012.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Previamente a la cirugía a todo paciente se le realizó una historia clínica detallada con exploración física (incluyendo tacto rectal), PSA (ng/ml) y biopsia prostática. El estudio se completó con tomografía computarizada hasta julio de 2000. Desde entonces se ha utilizado preferentemente RNM (729 pacientes) sin seguir criterios especiales, pues el objeto inicial era valorar su eficacia diagnóstica.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta el año 2000 se ha realizado gammagrafía ósea a todos los pacientes. A partir de esa fecha solo a los pacientes con PSA superior a 20 ng/ml y/o Gleason ><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6. En todos los casos se realizó una prostatectomía radical retropúbica modificada según la técnica descrita por Walsh<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> en 1982, con linfadenectomía ilio-obturatriz bilateral sistemática hasta el año 2007, posteriormente en caso de presentar un PSA mayor de 15 ng/ml, un Gleason clínico igual o superior a 7 o un estadio clínico T2b. El abordaje laparoscópico se realizó en nuestro centro por primera vez en el año 2005.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras la cirugía el seguimiento analítico se realizó mediante determinaciones de PSA a los 3, 6 y 12 meses de finalizar el tratamiento. Después, cada 6 meses hasta un total de 3 años y, posteriormente, cada año. Siguiendo las directrices del <span class="elsevierStyleItalic">PSA Working Group</span> definimos la recidiva bioquímica de PSA como aquella determinación de PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml (Hybritech<span class="elsevierStyleSup">®</span>) obtenida al menos 30 días tras la cirugía, y confirmada posteriormente con un valor igual o superior.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyen para el estudio los 729 pacientes operados entre julio de 2000-diciembre de 2012 a los que se les realizó RNM preoperatoria para estadificación clínica, transcurriendo un mínimo de 4 semanas con respecto a la biopsia prostática para minimizar el posible artefacto hemorrágico e inflamatorio.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas las RNM se realizaron con el aparato Siemens Magnetom<span class="elsevierStyleSup">®</span> Aera or Symphony 1.5 T (Siemens AG, Alemania) y fueron informadas por 2 radiólogos expertos y dedicados a enfermedad urológica.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La estadificación clínica con RNM (siguiendo criterios radiológicos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4–10</span></a>) calificó como T2 la RNM sin afectación extracapsular, como T3a la afectación extracapsular y como T3b la sugestiva de afectación de vesículas seminales.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Realizamos un análisis retrospectivo de los 729 pacientes en el que estudiamos las variables clínicas influyentes en la supervivencia libre de PB (SLPB) (PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml).</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de las variables influyentes en la SLPB se ha realizado mediante la regresión de Cox (estudio univariado y multivariado). Los valores p de significación estadística y de <span class="elsevierStyleItalic">hazard ratio</span>, con sus respectivos intervalos de confianza, han sido calculados y estimados respectivamente mediante la técnica de Bootstrapping con 1.000 replicaciones.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A partir de las variables predictoras de influencia independiente diseñamos un modelo de riesgo de SLPB. Para ello valoramos el peso pronóstico de cada variable <span class="elsevierStyleItalic">(hazard ratio)</span> y su comparación con las demás. Asignamos un valor numérico a cada variable dependiendo de su peso pronóstico, de manera que en cada paciente se suman los valores numéricos de las variables presentes y el resultado es su valor dentro de una clasificación pronóstica. Comparamos varios modelos numéricos posibles y escogemos el mejor por estudio multivariante (modelo de Cox, Bootstrapping). El mejor modelo para valorar el riesgo de SLPB asigna un punto si la RNM es T2 o si pertenece al grupo de bajo riesgo de D¿Amico. Asigna 2 puntos si RNM es T3a o en la clasificación de D¿Amico el riesgo es intermedio y 3 puntos si la RNM es T3b o la clasificación D¿Amico es de alto riesgo. De esta forma, cada paciente tiene un marcador que oscila entre 2-6 puntos.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el estudio de supervivencia actuarial utilizamos el modelo de Kaplan-Meier. Para la comparación de supervivencias empleamos la prueba de igualdad de distribuciones de supervivencia Log-Rank (análisis por parejas sobre los estratos).</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los análisis estadísticos se han realizado con la versión expandida del programa informático IBM SPSS (Statistical Product and Services Solutions, versión 22.0, SPSS Inc., Chicago, Illinois, EE. UU.). Todos los datos son presentados como medias<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar. Un valor de p menor de 0,05<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ha sido exigido para determinar la significación estadística.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mediana de seguimiento de todo el grupo (729 pacientes) es de 6 años (0,2-10,9); mediana de edad 63 años (41-73) y mediana de PSA 7,6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml (2,1-36). En la estadificación clínica con RNM 548 (75,2%) pacientes son T2, 119 (16,3%) T3a y 62 (8,5%) T3b. En la clasificación de D¿Amico 246 (33,8%) son de bajo riesgo, 337 (46,2%) de riesgo intermedio y 146 (20%) de alto riesgo.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El bootstrap con 1.000 replicaciones pone en evidencia que la estadificación con RNM (T3a vs T2 y T3b vs T2) y los grupos de riesgo de D¿Amico son las 2 variables clínicas con valor pronóstico independiente sobre la SLPB (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando estudiamos la SLPB según la clasificación de D¿Amico (bajo, intermedio, alto), todos los grupos tienen diferencias significativas entre sí (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando estudiamos la SLPB según la estadificación con RNM (T2, T3a y T3b) en todos los casos existen diferencias significativas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A partir de las variables clínicas de influencia pronóstica independiente en la SLPB (estadificación con RNM y clasificación de D¿Amico) diseñamos un modelo de riesgo de progresión basado en grupos de riesgo. El nuevo modelo utiliza la información conjunta de las 2 variables, y en él estudiamos con modelo de Cox todas las variantes (ver el apartado «Material y métodos») (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo de bajo riesgo (2-3 puntos, HR: 1) estuvo formado por 494 (67,7%) pacientes y la SLPB fue de 86<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2% y 79<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2% a los 5 y 10 años.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo de riesgo intermedio (4 puntos, HR: 3; IC 95%: 1,7-5; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000) estuvo formado por 179 (24,6%) pacientes, con una SLPB de 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4% y 54<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5% a los 5 y 10 años.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo alto riesgo (5-6 puntos, HR: 9,3; IC 95%: 4,2-20,5; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000) estuvo formado por 56 (7,7%) pacientes, con una SLPB de 29<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8% y 19<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7% a los 5 y 10 años; mediana de SLPB: 1,5 años.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se compara la capacidad predictiva de los 2 modelos (el clásico y el optimizado) por medio de una regresión de Cox (estudio multivariado, Bootstrapping).</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando enfrentamos los 2 modelos entre ellos se pone en evidencia que el nuevo modelo optimizado con RNM predice significativamente mejor la SLPB (HR: 2,6; IC 95%: 1,8-3,9; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000) que el modelo D¿Amico clásico (HR: 1,1; IC 95%: 0,7-1,6; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,6).</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo diseñado comparado con el de D¿Amico clásico supone una distribución de los pacientes en los grupos significativamente diferente (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>). Además esta distribución es más optimista que con el modelo D¿Amico clásico, ya que el 72% de los pacientes de riesgo intermedio en D¿Amico clásico son de bajo riesgo en nuestro modelo, y el 66% de riesgo alto en D¿Amico clásico pasan a intermedio en nuestro modelo, de manera que el 72% que pasa al grupo de bajo riesgo tiene a 5 años una SLPB significativamente mejor que los que no migran, 85<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2% vs 42<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6%, respectivamente. El 66% de riesgo alto que pasa a intermedio en nuestro modelo tiene también mejor SLPB que los que no migran, 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4% vs 27<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11%. Estos fenómenos de migración suponen que los pacientes de alto riesgo sean de peor pronóstico en nuestro modelo, presentando una supervivencia a 5 años del 27<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7% en comparación con el 49<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5% de los de alto riesgo en D¿Amico clásico.</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusión</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la estadificación clínica del cáncer de próstata la RNM con bobina endorrectal, con sus limitaciones, es el método de imagen más preciso para calificar clínicamente la enfermedad de los pacientes como órgano confinada o no<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4–9,11</span></a>.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">European Association of Urology</span> (EAU) <span class="elsevierStyleItalic">Section of Urological Research</span> (ESUR)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> de 2012 recomienda realizar RNM con antena endorrectal en los pacientes con tumores de riesgo alto e intermedio. La indicación en pacientes de bajo riesgo es discutida. En nuestro estudio se pone de manifiesto que probablemente no aporta nada a la mejoría en la estadificación del grupo.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pero a pesar de la información que aporta<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> su indicación sistemática es controvertida. No se puede utilizar como criterio de exclusión, porque si bien, globalmente, la infraestadificación puede descender del 42 al 22%, de los pacientes con tumor órgano-confinado los falsos positivos alcanzan el 21%. Por este motivo no es criterio absoluto en la estadificación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta falta de consenso ha limitado el estudio sobre su posible implicación a nivel pronóstico. En este terreno existen pocos trabajos que hayan evaluado el valor pronóstico de esta técnica de imagen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por eso nuestro objetivo es determinar si los datos aportados por la RNM tienen influencia independiente en la SLPB, y de ser así si se puede optimizar la clasificación pronóstica de D¿Amico añadiendo estos hallazgos.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">D¿Amico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> evidencia que la RNM es un factor de influencia independiente en la previsión de afectación capsular, márgenes y vesícula seminal, así como de progresión bioquímica. Aunque en los grupos de bajo y alto riesgo clínico (formados por el PSA y el Gleason<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>) la utilidad de la RNM es dudosa, en el grupo de riesgo intermedio la normalidad o no de la RNM influye directamente en la progresión (en los casos en los que la RNM es positiva la SLPB a los 3 años era del 21% vs 78% de los que presentan RNM negativa).</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En 2004 Poulakis et al.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14,16</span></a> consiguen optimizar exitosamente el modelo de D¿Amico con los datos aportados por la RNM. Obtienen un nuevo modelo capaz de predecir significativamente mejor la SLPB. En el estudio multivariado los factores predictores de SLPB son: el PSA preoperatorio (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001), Gleason biopsia (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,006), estadificación con RNM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,002) y estadificación clínica TNM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,03). Estos resultados son superponibles a los nuestros. Para estos autores el mejor modelo es aquel que utiliza el PSA preoperatorio, el Gleason de la biopsia y la estadificación con RNM, y es mejor predictor que el que emplea las variables clásicas, de manera que la información aportada por la RNM mejora significativamente la capacidad de predicción de la SLPB. En nuestro estudio la SLPB a 5 años es del 80, 63 y 33% para RNM T2, RNM T3a y RNM T3b, respectivamente, y el modelo que incluye los datos aportados por la RNM también predice mejor a 5 y 10 años (en los trabajos previos solo se presentan los datos a 5 años) la SLPB (estudio multivariado, modelo de Cox, Bootstrapping). Además, este modelo tiene consecuencias prácticas, ya que distribuye a los pacientes en los grupos de manera diferente, pues el 72% y el 66% de pacientes de riesgo intermedio y alto en D¿Amico clásico son respectivamente de riesgo bajo e intermedio en nuestra clasificación, y sus supervivencias son significativamente mejores que las de los pacientes que no migran.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este fenómeno de migración de grupos con transcendencia pronóstica, conocido como fenómeno de Will Rogers<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>, hace que la nueva clasificación sea, según nuestro modelo, más optimista.</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A diferencia de los grupos de riesgo alto e intermedio, la optimización no es tan efectiva en el grupo de bajo riesgo. De los 246 (33,8%) pacientes de bajo riesgo de D’Amico solo 8 son de riesgo intermedio en nuestra clasificación (en todos los casos por evidenciarse afectación de vesícula seminal en la RNM) y ninguno de alto riesgo. Ninguno de los 8 pacientes ha progresado (mediana de seguimiento: 5,5 años [2,1-9,5]). Deducimos que probablemente han sido sobreestadificados con RNM. Si fuera así se podría concluir que en los pacientes de bajo riesgo de D’Amico la RNM no contribuye a modificar el pronóstico y estaría indicada solo por razones tácticas de cara a la cirugía.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente estudio pone en evidencia que la utilización de la RNM es decisiva en una mejoría significativa en la predicción clínica del riesgo de progresión. Supera significativamente en precisión a la clasificación de D’Amico, y es un paso importante en el estudio del riesgo clínico. Sin embargo, a la espera de que haya más publicaciones en relación con el tema, debemos ser cautos a la hora de hacer afirmaciones demasiado concluyentes.</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, tenemos una limitación al menos teórica. Académicamente los mejores resultados se obtienen con antena endorrectal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> y las guías clínicas la recomiendan. En nuestro estudio, aunque inicialmente se utilizó la antena endorrectal, la dificultad de interpretar algunas imágenes, la incomodidad, la mala tolerancia y la convicción de nuestros radiólogos de que su mejoría era como mínimo limitada hizo que se desestimara su utilización sistemática.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Conclusiones</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se añade a la clasificación pronóstica de D¿Amico los datos aportados por la RNM el modelo resultante mejora significativamente la capacidad de predicción de la SLPB.</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El nuevo modelo diseñado comparado con D¿Amico clásico supone una distribución de los pacientes en los grupos significativamente diferente. Las consecuencias prácticas de este fenómeno de migración de los grupos de riesgo es que esta nueva clasificación es más optimista en cuanto al pronóstico de la progresión de la enfermedad.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Conflicto de intereses</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que no tienen ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "xres378938" "titulo" => array:5 [ 0 => "Resumen" 1 => "Objetivos" 2 => "Material y métodos" 3 => "Resultados" 4 => "Conclusión" ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec357778" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "xres378937" "titulo" => array:5 [ 0 => "Abstract" 1 => "Objectives" 2 => "Material and methods" 3 => "Results" 4 => "Conclusion" ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec357777" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Conclusiones" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2013-10-12" "fechaAceptado" => "2014-03-02" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec357778" "palabras" => array:5 [ 0 => "Cáncer de próstata" 1 => "Prostatectomía radical" 2 => "Progresión bioquímica" 3 => "Migración de estadios" 4 => "Clasificación D¿Amico" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec357777" "palabras" => array:5 [ 0 => "Prostate cancer" 1 => "Radical prostatectomy" 2 => "Biochemical progression" 3 => "Stage migration" 4 => "D’Amico classification" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivos</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se pretende mejorar la eficacia predictora de la clasificación de D’Amico con la resonancia nuclear magnética (RNM) de pelvis.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se estudian 729 pacientes de una serie de 1.310 prostatectomías radicales por cáncer de próstata T1-T2 a quienes se realizó RNM de pelvis de estadificación. Cada paciente fue calificado con RNM de T2; T3a o T3b. Se excluyen los pacientes N (+). Se identifican los factores clínicos influyentes en el tiempo de supervivencia libre de progresión bioquímica (SLPB) (PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml) (estudio univariado y multivariado con modelos de Cox). Se intenta mejorar el poder predictivo del modelo de D’Amico (bajo riesgo: T1; Gleason 2-6; PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10 ng/ml; riesgo intermedio: T2 o Gleason 7 o PSA 10-20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml; alto riesgo: T3 o Gleason 8-10 o PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Factores clínicos influyentes en SLPB: en el estudio univariado las variables influyentes son Gleason 7 (HR: 1,7); Gleason 8-10 (HR: 2,9); T2 (HR: 1,6); PSA 10-20 (HR: 2); PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20 (HR: 4,3); D’Amico intermedio (HR: 2,1) y alto (HR: 4,8); RNM T3a (HR: 2,3) y RNM T3b (HR: 4,5). En el estudio multivariado solo son influyentes D’Amico riesgo intermedio (HR: 2; IC 95%: 1,2-3,3); D’Amico alto riesgo (HR: 4,1; IC 95%: 2,4-6,8); RNM T3a (HR: 1,9; IC 95%: 1,2-2,9) y RNM T3b (HR: 3,9; IC 95%: 2,5-6,1). Modelo predictivo: utilizando los modelos multivariantes de Cox se valora el peso de cada variable. Se da un valor de 1 a D’Amico de bajo riesgo y a RNM T2; se da valor de 2 a D’Amico de riesgo intermedio y a RNM T3a y valor 3 a D’Amico alto riesgo y RNM T3b. Cada paciente tiene un marcador que oscila entre 2 y 6. El mejor modelo incluye 3 grupos. Grupo 1 (2-3 puntos, HR 1) 494 (67,7%) pacientes; SLPB de 86<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2% y 79<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2%, 5 y 10 años. Grupo 2 (4 puntos, HR 3) 179 (24,6%) pacientes; SLPB de 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4% y 54<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5%, 5 y 10 años. 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Each patient was classified with T2, T3a or T3b MRI, and N (+) patients were excluded. We identified the therapeutic factors that affected the biochemical progression-free survival (BPFS) time (prostate specific antigen [PSA] levels<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/mL) using a univariate and multivariate study with Cox models. We attempted to improve the predictive power of the D’Amico model (low risk: T1; Gleason 2-6; PSA levels<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/mL; intermediate risk: T2 or Gleason 7 or PSA levels 10-20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/mL; high risk: T3 or Gleason 8-10 or PSA levels<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/mL).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">In the univariate study, the clinical factors that influenced BPFS were the following: Gleason 7 (HR: 1.7); Gleason 8-10 (HR: 2.9); T2 (HR: 1.6); PSA levels 10-20 (HR: 2); PSA levels<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20 (HR: 4.3); D’Amico intermediate (HR: 2.1) and high (HR: 4.8) risk; T3a MRI (HR: 2.3) and T3b MRI (HR: 4.5). In the multivariate study, the only variables that affected BPFS were the following: D’Amico intermediate risk (HR: 2; 95% CI 1.2-3.3); D’Amico high risk (HR: 4.1; 95% CI 2.4-6.8); T3a MRI (HR: 1.9; 95% CI 1.2-2.9) and T3b MRI (HR: 3.9; 95% CI 2.5-6.1). Predictive model: Using the multivariate Cox models, we assessed the weight of each variable. A value of 1 was given to D’Amico low risk and T2 MRI; a value of 2 was given to D’Amico intermediate risk and T3a MRI and a value 3 was given to D’Amico high risk and T3b MRI. Each patient had a marker that varied between 2 and 6. The best model included 3 groups, as follows: 494 (67.7%) patients in group 1, with a score of 2-3 points (HR, 1), a BPFS of 86%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2% and 79%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2% at 5 and 10 years, respectively; 179 (24.6%) patients in group 2, with a score of 4 points (HR, 3), a BPFS of 60%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4% and 54%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5% at 5 and 10 years, respectively; and 56 (7.7%) patients in group 3, with a score of 5-6 points (HR, 9.3), a BPFS of 29%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8% and 19%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7% at 5 and 10 years, respectively. The median BPFS time was 1.5 years.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusion</span><p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">MRI data significantly improves the predictive capacity of BPFS when using the D’Amico model data.</p>" ] ] "multimedia" => array:5 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1323 "Ancho" => 1667 "Tamanyo" => 98062 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Supervivencia libre de progresión bioquímica (grupos de riesgo de D¿Amico).</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1361 "Ancho" => 1667 "Tamanyo" => 96555 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Supervivencia libre de progresión bioquímica (estadificación con RNM).</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1390 "Ancho" => 1667 "Tamanyo" => 97931 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Optimización de los grupos de riesgo de D¿Amico añadiendo la información de la RNM. Estudio de la supervivencia libre de progresión bioquímica (nuevo modelo; grupos de riesgo D¿Amico RNM).</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 1573 "Ancho" => 1667 "Tamanyo" => 81461 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Migración de los grupos de riesgo de D¿Amico clásico con los hallazgos aportados por la RNM.</p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0105" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">HR: <span class="elsevierStyleItalic">hazard ratio</span>; N: 729 pacientes con RNM; NS: no significativo; RNM: resonancia nuclear magnética.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Univariado</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Multivariado</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">HR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">HR, IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">HR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">HR, IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">PSA inicial (ng/ml)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,03-1,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">PSA (10 ng/ml)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10-20 ng/ml \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,4-3,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>>20 ng/ml \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,6-7,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Gleason clínico 2-6</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,2-2,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,005 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8-10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,5-4,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">T2 vs T1</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,1-2,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,006 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Biopsia bilateral</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,9-2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,07 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">D¿Amico riesgo (bajo)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Intermedio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,3-3,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,2-3,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,006 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Alto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9-8,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,4-6,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">RNM (T2)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T3a \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,5-3,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,2-2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T3b \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9-7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5-6,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab576538.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0100" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudio univariado y multivariado. 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2024 Noviembre | 0 | 4 | 4 |
2024 Octubre | 0 | 30 | 30 |
2024 Septiembre | 0 | 28 | 28 |
2024 Agosto | 0 | 28 | 28 |
2024 Julio | 0 | 18 | 18 |
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2024 Mayo | 0 | 18 | 18 |
2024 Abril | 0 | 25 | 25 |
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2024 Febrero | 0 | 40 | 40 |
2024 Enero | 0 | 34 | 34 |
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2022 Septiembre | 0 | 48 | 48 |
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2021 Marzo | 0 | 1 | 1 |
2021 Enero | 0 | 3 | 3 |
2020 Diciembre | 0 | 1 | 1 |
2020 Octubre | 0 | 1 | 1 |
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2020 Marzo | 0 | 1 | 1 |
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2020 Enero | 0 | 3 | 3 |
2019 Diciembre | 0 | 3 | 3 |
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2019 Agosto | 1 | 3 | 4 |
2019 Julio | 0 | 1 | 1 |
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2019 Mayo | 0 | 19 | 19 |
2019 Abril | 0 | 3 | 3 |
2019 Febrero | 0 | 1 | 1 |
2018 Diciembre | 0 | 1 | 1 |
2018 Octubre | 0 | 2 | 2 |
2018 Febrero | 25 | 1 | 26 |
2018 Enero | 21 | 1 | 22 |
2017 Diciembre | 20 | 1 | 21 |
2017 Noviembre | 27 | 0 | 27 |
2017 Octubre | 29 | 3 | 32 |
2017 Septiembre | 23 | 0 | 23 |
2017 Agosto | 45 | 1 | 46 |
2017 Julio | 34 | 1 | 35 |
2017 Junio | 39 | 5 | 44 |
2017 Mayo | 40 | 2 | 42 |
2017 Abril | 20 | 7 | 27 |
2017 Marzo | 25 | 23 | 48 |
2017 Febrero | 20 | 3 | 23 |
2017 Enero | 14 | 2 | 16 |
2016 Diciembre | 30 | 5 | 35 |
2016 Noviembre | 37 | 6 | 43 |
2016 Octubre | 1 | 0 | 1 |
2016 Abril | 1 | 1 | 2 |
2015 Julio | 1 | 1 | 2 |
2015 Abril | 1 | 0 | 1 |
2015 Febrero | 1 | 0 | 1 |
2015 Enero | 0 | 1 | 1 |
2014 Diciembre | 2 | 1 | 3 |
2014 Noviembre | 3 | 3 | 6 |