TekCrispyTekCrispy
  • Ciencia
    • Historia
    • Perfiles
  • Tecnología
    • Software
    • Móviles
    • Herramientas Web
    • Redes Sociales
  • Cultura Digital
    • Cine y TV
    • Videojuegos
  • Análisis
Selección del Editor

¿Qué le espera a iOS 15.5?

May 16, 2022

Imitar la postura de los superhéroes podría ayudarte a sentirte más seguro

May 16, 2022

Así puedes ver tu historial de reportes en Instagram

May 16, 2022

Antropólogos logran reconstruir una parte de la prehistoria genómica de un pueblo perdido sudamericano

May 16, 2022
Facebook Twitter Instagram TikTok Telegrama
TekCrispyTekCrispy
  • Ciencia

    Imitar la postura de los superhéroes podría ayudarte a sentirte más seguro

    May 16, 2022

    Antropólogos logran reconstruir una parte de la prehistoria genómica de un pueblo perdido sudamericano

    May 16, 2022

    ¿Por qué nos encanta decir “me gusta”? Esto cree la ciencia

    May 16, 2022

    ¿Los videojuegos aumentan la inteligencia de los niños?

    May 16, 2022

    Los gatos reconocen sus propios nombres y los de los demás, dice un estudio

    May 16, 2022
  • Tecnología

    ¿Qué le espera a iOS 15.5?

    May 16, 2022

    Así puedes ver tu historial de reportes en Instagram

    May 16, 2022

    ¿Quieres cancelar el envío de un correo electrónico en Outlook? Aquí te enseñamos paso a paso

    May 16, 2022

    El lenguaje para googlear importa cuando buscas información de personajes controvertidos

    May 16, 2022

    “The Mandalorian” y “Avatar 2”: la tecnología en el cine que solo busca conmovernos

    May 15, 2022
  • Cultura Digital

    “The Mandalorian” y “Avatar 2”: la tecnología en el cine que solo busca conmovernos

    May 15, 2022

    ¿Cómo ganar vistas en YouTube en 2022?

    May 6, 2022

    Netflix implementa un impuesto de culpabilidad para quienes comparten contraseñas

    Mar 17, 2022

    Declarando, la gestoría 100% online que está revolucionando el sector

    Mar 11, 2022

    Científicos cuentan cómo los juegos de carreras desarrollan a los niños

    Mar 1, 2022
Facebook Twitter Instagram TikTok
TekCrispyTekCrispy
Ciencia

Modelo de predicción de cáncer es poco preciso en poblaciones de piel oscura

Por Romina MonteverdeMay 4, 20214 minutos de lectura
Hombre de piel oscura de mediana edad mirando su teléfono móvil.
Compartir
Facebook Twitter Email Telegrama WhatsApp

Los científicos han descubierto que un modelo de uso común para la predicción del riesgo de cáncer de pulmón tiene bajo rendimiento en poblaciones humanas de piel oscura. Esto se traduce en menores probabilidades de que los pacientes de piel oscura reciban un diagnóstico temprano y, por consiguiente, menos probabilidades de recibir tratamiento a tiempo.

La afirmación surge de un estudio publicado recientemente en la revista JAMA Network Open. Los autores indican que, pese a la debilidad, el hallazgo permitirá tomar acciones para aplicar criterios más adecuados para mejorar su capacidad de predicción del riesgo de cáncer de pulmón en poblaciones de piel oscura, las cuales parecen desarrollarlo antes de las de piel clara.

Hombres de piel oscura tienen mayor riesgo de cáncer de pulmón

Los estudios realizados hasta ahora muestran que, particularmente, los hombres de piel oscura tienen más probabilidades de desarrollar cáncer, además de una elevada mortalidad por la enfermedad en comparación con cualquier otro grupo étnico.

Estos datos apoyan los de trabajos anteriores que han revelado las graves disparidades étnicas que aún existen en materia de atención médica a grupos minoritarios en los Estados Unidos. De hecho, la evidencia sugiere que los pacientes de piel oscura en el país tienen menos probabilidades de recibir un diagnóstico temprano y tratamientos oportunos como la cirugía de extracción de tumores.

Modelos de predicción de riesgo de cáncer

Los médicos se valen de una tomografía computarizada anual para detectar el cáncer de pulmón en personas sanas pero identificadas como de alto riesgo. En este sentido, contar con modelos de detección de alta precisión podría ayudar a estimar el riesgo de cáncer de pulmón en muchos pacientes y determinar si es necesario someterlos a la prueba de detección.

Los modelos de predicción de riesgo son ecuaciones matemáticas que incluyen las variables que puede influir en el riesgo de padecer una enfermedad. En el caso del cáncer de pulmón, el modelo de predicción considera factores como el historial de tabaquismo y la edad.

El mejor validado hasta ahora es el de regresión logística modificado del ensayo de cribado de cáncer de próstata, pulmón, colorrectal y ovario (PLCOm2012), según indican los autores del estudio.

Este considera entre 10 y 12 factores de riesgo que incluyen la edad, la raza, el historial de tabaquismo, así como algunos factores socioeconómicos como el nivel educativo para calcular dicho riesgo. Al procesar la información suministrada, el modelo arroja una puntuación que, mientras más elevada, implica mayor riesgo de desarrollar cáncer de pulmón.

Sin embargo, estas ecuaciones se construyen a partir de una variedad de datos que no necesariamente correspondan a poblaciones diversas. Los modelos predictivos existentes derivan de conjuntos de datos que apenas incluyeron un 5 por ciento o menos de personas afroamericanas.

Detección de cáncer de pulmón entre personas de piel clara y oscura

Conscientes de que la raíz del problema podría estar más allá de simples trasfondos socioculturales, los investigadores decidieron examinar su desempeño. Para ello, usaron los datos de 1,276 pacientes que participaron en el programa de detección de cáncer de pulmón de Jefferson; este se realizó entre enero de 2018 y septiembre de 2020. La edad promedio entre ellos fue de 64,25 años, 59,3 por ciento eran mujeres y 42,7 por ciento eran de piel oscura.

El programa reveló que 32 personas tenían cáncer de pulmón, 44 por ciento de las cuales eran de piel oscura. Luego, aplicaron el modelo de predicción PLCOm2012 para estimar el riesgo de dichos pacientes y compararon dichas puntuaciones con los resultados anteriores.

Como esperaban, los pacientes de piel clara diagnosticados con cáncer de pulmón obtuvieron una puntuación de riesgo elevada; pero las personas afroamericanas aparecían con menor riesgo a pesar de tener un diagnóstico de cáncer. Con ello, confirmaron que el modelo, a pesar de ser el mejor hasta ahora, no predice con precisión el riesgo de cáncer de pulmón en pacientes de piel oscura.

Modelos de predicción de riesgo de cáncer deben ajustarse a poblaciones más diversas

El equipo afirma que este es el primer estudio en examinar el riesgo de cáncer de pulmón en un programa de detección diverso; destacaron que más del 40 por ciento de las personas eran afroamericanas.

Pero lo más importante es que permitió identificar debilidades en la detección de cáncer de pulmón que merecen ser abordadas cuanto antes. Los modelos de detección de riesgo de cáncer deberían construirse a partir de datos extraídos de poblaciones diversas, y además deben incluir factores ambientales, el acceso a la atención médica y otros factores sociales vinculados a la salud.

Referencia:

Association of Race With Lung Cancer Risk Among Adults Undergoing Lung Cancer Screening. https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2778185

Lea también:

Pieles oscuras vs. claras: ¿Por qué responden diferente al tratamiento de enfermedades autoinmunes?

Cáncer de pulmón Disparidades étnicas Etnia Modelos de predicción de riesgo

Artículos Relacionados

La pastilla contra el cáncer podría ser una realidad en el futuro

¿La pandemia de COVID-19 podría impulsar la diversidad en los ensayos clínicos?

Aplicar vacunas directamente en las mucosas podría mejorar la protección contra infecciones

Añadir un comentario

Dejar una respuesta Cancelar respuesta

Selección del Editor

¿Cuándo y dónde se podrá ver el eclipse lunar total este 2022?

May 9, 2022

Shirley Ann Jackson, inventora del identificador de llamadas

May 7, 2022

¿La vida marina está al borde de una extinción masiva?

May 6, 2022

¿Por qué estos delfines llevan a una anaconda? La explicación te sorprenderá

May 4, 2022
Síguenos en las redes
  • Facebook
  • Twitter
  • Instagram
  • TikTok
Facebook Twitter Instagram LinkedIn TikTok
  • Publicidad
  • Contacto
  • Política de Privacidad
  • Acerca de TekCrispy
© 2022 CRISPYMEDIA LLC. DERECHOS RESERVADOS.

Escriba arriba y pulse Enter para buscar. Pulse Esc para cancelar.