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Un sencillo algoritmo predice el riesgo de cáncer gástrico en la población general

Basado en factores demográficos y clínicos, establece un umbral a partir del cual la probabilidad de sufrir lla enfermedad se dispara. 

10/11/2023

Científicos de diversos centros chinos han identificado un conjunto de factorres con los que es posible predecir de manera sencilla y considerablemente fiable el riesgo de cáncer gástrico (CG). La edad, el sexo, el historial de infecciones por Helicobacter pylori y de uso de medicaciones crónicas, tales como la aspirina, ...

Científicos de diversos centros chinos han identificado un conjunto de factorres con los que es posible predecir de manera sencilla y considerablemente fiable el riesgo de cáncer gástrico (CG). La edad, el sexo, el historial de infecciones por Helicobacter pylori y de uso de medicaciones crónicas, tales como la aspirina, las estatinas, los antiinflamatorios no esteroides, los antiácidos y los antihistamínicos que bloquean el receptor H2, han sido combinados para generar un algoritmo que estratifica a la población general en individuos de bajo o alto riesgo. En este último grupo la prevalencia de este tipo de cáncer fue casi 20 veces mayor, en comparación con los de riesgo bajo o medio, según afirma Junjie Huang, investigador de la Universidad de Hong Kong y director del estudio. El científico prosigue indicando que la fiabilidad del índice generado por el algoritmo ha sido confirmada mediante un test estadístico que demuestra el vínculo entre los valores superiores al umbral establecido y la mayor incidencia de CG.

El estudio sería el primero en incorporar el grado de uso de medicaciones crónicas en la estimación del riesgo de CG, proporcionando además una predicción más fiable que la de los métodos actualmente disponibles. Aunque algunos de ellos ofrecen una predicción entre moderada y buena, menos de la mitad han sido validados, asegura Huang. Los autores citan como principal fortaleza del estudio la inclusión de más de 6 millones de participantes, de los cuales se disponía de datos endoscópicos. La aplicación clínica del nuevo algoritmo podría incrementar la eficiencia del cribado y la detección temprana de la enfermedad, con la consiguiente reducción de costes innecesarios, concluyen los investigadores.

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