La medición de la actividad física diaria como alternativa al test de ejercicio en la evaluación preoperatoria del riesgo en la resección pulmonar

Abstract

[ES] El cáncer de pulmón es ya la neoplasia más diagnosticada en el mundo, así como la causa más frecuente de muerte por cáncer. Aunque la resección quirúrgica es la base del tratamiento cuando la enfermedad está localizada, ésta es también la opción que plantea más riesgos inmediatos. La estricta selección de los candidatos a resección pulmonar se realiza en base a las guías clínicas vigentes, en las que destaca el valor del consumo de oxígeno obtenido mediante una prueba de ejercicio cardiopulmonar, como el gold standard en predicción de riesgo cuando los pacientes tienen una prueba de función pulmonar alterada. No obstante, esta prueba tiene una serie de limitaciones que impiden que todos los pacientes que la precisan para su evaluación preoperatoria puedan desarrollarla. Nuestro trabajo se centra en el diseño de un modelo de regresión lineal que prediga el valor del consumo de oxígeno en función de variables clínicas del paciente (la edad y la difusión de CO), y de los datos sobre su actividad física diaria medidos mediante un podómetro (distancia recorrida en un día). El valor de consumo de oxígeno estimado mediante dicho modelo permite diferenciar dos poblaciones con una probabilidad diferente de presentar complicaciones postoperatorias tras una resección pulmonar. Asimismo, predice con mayor exactitud que la prueba de esfuerzo cardiopulmonar la posibilidad de que el paciente las presente

[EN] Lung cancer is now the most commonly diagnosed malignancy in the world and the most common cause of cancer death. Although surgical resection is the mainstay of treatment when the disease is localized, this is also the option that raises more immediate risks. The strict selection of candidates for lung resection was performed based on clinical guidelines, which highlights the value of oxygen consumption obtained by a cardiopulmonary exercise test, like the gold standard in predicting risk when patients have an impaired lung function test. However, this test has a number of limitations that prevent all patients who need it for preoperative evaluation can develop. Our work focuses on the design of a linear regression model to predict the oxygen consumption value depending on the patient's clinical variables (age and diffusion of CO), and data about their daily physical activity measured by a pedometer (distance traveled in a day). The oxygen consumption value estimated by the model to differentiate two populations with a different probability of postoperative complications after lung resection. Also predicts more accurately than cardiopulmonary exercise testing the possibility that the patient's present