Validez del modelo predictivo del riesgo de metástasis cerebral en pacientes con cáncer de mama con hormonas positivas

1. Recopilación de datos:

   Edad en el momento del diagnóstico de CM, tamaño del tumor, adenopatía axilar, estadio clínico, estado de HER2, índice de proliferación Ki67 y grado de diferenciación de Scarf-Bloom-Richardson modificado.

2. Plan de Análisis:

   Variables continuas como media y desviación estándar (DE) si siguen una distribución normal; en caso contrario, como medianas y RIC (rango intercuartílico). Los números y porcentajes muestran variables categóricas.

3. Validación del modelo:

La asociación entre covariables y el diagnóstico de metástasis cerebrales mediante la realización de análisis de regresión logística; Se estimarán el odds ratio (OR), los intervalos de confianza (IC) del 95 % y el valor p. Las variables con un valor de p <0,05 en el análisis de regresión logística univariado se evaluarán más a fondo en un análisis de regresión logística multivariado.

Para el uso clínico del modelo utilizaremos una puntuación para cada variable como la diseñada por Cacho-Díaz B. et. Alabama. luego, categorizaremos a los pacientes en tres grupos de riesgo según la suma de las puntuaciones. Emplearemos un análisis de regresión de Cox para evaluar el riesgo de cada grupo de desarrollar metástasis cerebrales. Se evaluarán los índices de riesgo ajustados (aHR), los IC del 95 % y los valores de p.