{"id":57040,"date":"2025-06-13T09:24:27","date_gmt":"2025-06-13T15:24:27","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57040"},"modified":"2025-06-13T09:28:43","modified_gmt":"2025-06-13T15:28:43","slug":"validan-herramienta-de-prediccion-para-pacientes-con-cancer-de-mama-en-ee-uu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/validan-herramienta-de-prediccion-para-pacientes-con-cancer-de-mama-en-ee-uu\/","title":{"rendered":"Validan herramienta de predicci\u00f3n para pacientes con c\u00e1ncer de mama en EE.UU."},"content":{"rendered":"
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La herramienta PREDICT Breast v3 muestra buen desempe\u00f1o general en la predicci\u00f3n de supervivencia a largo plazo, pero requiere ajustes para mejorar su precisi\u00f3n en poblaciones diversas.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un estudio reciente conducido por investigadores de Cedars-Sinai evalu\u00f3 la precisi\u00f3n del modelo PREDICT Breast versi\u00f3n 3.0 (v3), una herramienta de pron\u00f3stico utilizada para estimar la supervivencia en pacientes con c\u00e1ncer de mama, aplic\u00e1ndolo por primera vez a una poblaci\u00f3n diversa en Estados Unidos. El an\u00e1lisis, publicado en Journal of the National Comprehensive Cancer Network<\/em><\/a>, us\u00f3 datos de m\u00e1s de 615 mil mujeres diagnosticadas entre 2000 y 2018 y monitoreadas durante al menos 10 a\u00f1os.<\/p>

El modelo, desarrollado originalmente en el Reino Unido, demostr\u00f3 un buen desempe\u00f1o en t\u00e9rminos generales al predecir la mortalidad a 10 y 15 a\u00f1os tanto en pacientes con tumores receptores de estr\u00f3geno positivos como negativos. Sin embargo, los resultados tambi\u00e9n indicaron que es necesario mejorar la calibraci\u00f3n en ciertos grupos \u00e9tnicos, como pacientes asi\u00e1ticas no hispanas con enfermedad ER-negativa, en quienes el modelo sobreestim\u00f3 la mortalidad, y pacientes afroamericanas no hispanas con enfermedad ER-positiva, donde la mortalidad fue subestimada.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cNuestro equipo desarroll\u00f3 la versi\u00f3n original de PREDICT Breast, una herramienta ampliamente adoptada que ayuda a los m\u00e9dicos a predecir los resultados de los pacientes y ayuda a estratificar la terapia para reducir los tratamientos innecesarios y los posibles efectos secundarios que los acompa\u00f1an\u201d, expres\u00f3 el Dr. Pei-Chen Peng, profesor asistente de Biomedicina Computacional en el Cedars-Sinai y autor principal del estudio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PREDICT Breast v3 mostr\u00f3 mejor discriminaci\u00f3n y calibraci\u00f3n que versiones anteriores y modelos alternativos como CancerMath, y se perfila como una herramienta \u00fatil para apoyar la toma de decisiones cl\u00ednicas en tratamientos adyuvantes. No obstante, los autores se\u00f1alan la importancia de ajustar el modelo para reflejar mejor la diversidad de la poblaci\u00f3n estadounidense, con el fin de reducir disparidades en la atenci\u00f3n m\u00e9dica oncol\u00f3gica.<\/p>

\u201cEn este estudio descubrimos que la \u00faltima versi\u00f3n de la herramienta predice con exactitud la supervivencia a 10 y 15 a\u00f1os de los pacientes estadounidenses. Sin embargo, es menos precisa en mujeres negras no hispanas y asi\u00e1ticas no hispanas que en mujeres blancas. Esto se\u00f1ala el valor de validar herramientas cl\u00ednicas en m\u00faltiples poblaciones para promover una oncolog\u00eda m\u00e1s equitativa y basada en la evidencia\u201d, explic\u00f3 el Dr. Peng.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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CEDARS-SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cedars-sinai.org\/newsroom\/research-tip-sheet-ai-gene-therapy-heart-and-medication-studies\/<\/a><\/p>

JNCCN<\/strong><\/p>

https:\/\/jnccn.org\/view\/journals\/jnccn\/aop\/article-10.6004-jnccn.2025.7014\/article-10.6004-jnccn.2025.7014.xml<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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