Revisión de la Vía de Atención del Cáncer Colorrectal en Atención Secundaria

Diseño:

Este es un estudio retrospectivo de análisis de datos de cohorte observacional de pacientes atendidos en la vía de sospecha urgente de cáncer (USoC) de cáncer colorrectal (CRC) del NHS Lothian y pacientes derivados urgentemente al departamento de Coloproctología desde abril de 2022 hasta agosto de 2025. Abril de 2022 corresponde al inicio de las pruebas dobles de FIT dentro de la vía. Se incluirá un seguimiento de 5 años (hasta agosto de 2030) para incluir los resultados oncológicos a 5 años.

Métodos:

Los pacientes se identificarán a partir de nuestra vía. Se incluirán aproximadamente 25.000 pacientes. Se recopilarán datos sobre las características del paciente, antecedentes médicos y de prescripción previos, presentaciones hospitalarias y resultados de las investigaciones, resultados oncológicos y datos de mortalidad. Será necesario vincularse con los conjuntos de datos relevantes de los pacientes.

Una revisión del servicio de la vía USoC/urgente se centrará en indicadores clave de rendimiento como el tiempo hasta el diagnóstico y el tratamiento, así como en las vías de atención del paciente (diagramas de Sankey) y las tasas de rederivación.

Además, los datos se analizarán utilizando métodos estándar como la regresión logística multivariante de razón de probabilidades para determinar cualquier asociación significativa que enriquezca para CRC y patología intestinal significativa en este grupo de pacientes. La patología intestinal significativa incluye adenoma avanzado, neoplasia colorrectal avanzada y enfermedad inflamatoria intestinal (EII). Es importante destacar que el modelado solo utilizará información fácilmente disponible del registro de salud electrónico (RSE), como edad, sexo, hemoglobina en sangre, IMC y SIMD, para mejorar la probabilidad previa a la prueba restringiendo la población objetivo.

Se formarán modelos de Markov como parte del análisis económico sanitario, y se calculará el coste financiero por caso detectado dentro de la vía. Exploraremos el impacto de los tiempos de espera en la progresión de la enfermedad y el impacto asociado en los costes financieros del tratamiento y la calidad de vida del paciente.

Los resultados de los análisis anteriores se incorporarán a un flujo de decisiones como guía para las derivaciones a atención secundaria.

Cálculo del tamaño de la muestra:

Para realizar un análisis de regresión, con un nivel de significación de 0,05, un tamaño de efecto medio y 10 predictores, se requieren 170 casos de CRC. Nuestra base de datos de aproximadamente 25.000 pacientes tiene aproximadamente 500 casos de CRC. Se anticipa una deserción mínima. Por lo tanto, nuestro tamaño de muestra requerido será alcanzable.22

Análisis propuestos:

Se informarán estadísticas resumidas estándar de la vía (medias, desviaciones estándar, medianas, rango intercuartil). Se realizará una regresión logística multivariante para determinar los factores de riesgo significativos para CRC en diferentes niveles de FIT. Se llevarán a cabo análisis de subgrupos dentro de diferentes umbrales de resultados de FIT (<10, 10-79, >79 µgHb/g), así como entre pacientes con cáncer y sin cáncer, y para otras patologías intestinales significativas. Se analizarán los datos de resultados a largo plazo, hasta 5 años.

Además, una evaluación del servicio de la vía USoC/urgente se centrará en indicadores clave de rendimiento como el tiempo hasta el diagnóstico y el tratamiento, así como en las vías de atención del paciente (diagramas de Sankey) y las tasas de rederivación. Se formarán modelos de Markov como parte del análisis económico sanitario, y se calculará el coste financiero por caso detectado dentro de la vía. Exploraremos el impacto de los tiempos de espera en la progresión de la enfermedad y el impacto asociado en los costes financieros del tratamiento y la calidad de vida del paciente. Se calculará la tasa de cánceres de intervalo durante el seguimiento a largo plazo.

No anticipamos una cantidad significativa de datos faltantes. Las entradas de datos se eliminarán debido a datos faltantes caso por caso de análisis.