Development of a prognostic model to predict 90-day mortality in hospitalised cancer patients (PROMISE tool) : a prospective observational study
Mirallas, Oriol (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Martin-Cullell, Berta (Hospital de la Santa Creu i Sant Pau (Barcelona, Catalunya))
Navarro Garcés, Víctor (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Vega, Kreina Sharela (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Recuero-Borau, Jordi (Hospital del Mar (Barcelona, Catalunya))
Gomez-Puerto, Diego (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
López-Valbuena, Daniel (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Salva de Torres, Clara (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Andurell, Laura (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Pedrola, Anna (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Berche, Roger (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Palmas, Fiorella (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Ucha, José María (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Villacampa Javierre, Guillermo (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Rezqallah, Alejandra (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Sanz-Beltran, Judit (Hospital de la Santa Creu i Sant Pau (Barcelona, Catalunya))
Bach, Rafael (Hospital del Mar (Barcelona, Catalunya))
Bueno, Sergio (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Viaplana, Cristina (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Molina, Gaspar (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Hernando-Calvo, Alberto (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Aguilar Company, Juan (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Roca, María (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Muñoz Couselo, Eva (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Martinez-Marti, Alex (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Alonso, Ada (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Eremiev, Simeón (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Macarulla Mercadé, Teresa (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Oaknin, Ana (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Saura Manich, Cristina (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Elez, Elena (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Felip, Enriqueta (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Peñuelas, Ángeles (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Burgos Peláez, Rosa (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Gómez Pardo, Patricia (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Garralda, Elena (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Tabernero, Josep (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Serradell, Sònia (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Servitja, Sonia (Hospital del Mar (Barcelona, Catalunya))
Paez, David (Institut de Recerca Sant Pau)
Dienstmann, Rodrigo (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Carles, Joan (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Universitat Autònoma de Barcelona

Data:	2024
Resum:	Background: Prognostic factors for ambulatory oncology patients have been described, including Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG), tumor stage and malnutrition. However, there is no firm evidence on which variables best predict mortality in hospitalized patients receiving active systemic treatment. Our main goal was to develop a predictive model for 90-day mortality upon admission. Methods: Between 2020 and 2022, we prospectively collected data from three sites for cancer patients with hospitalizations. Those with metastatic disease receiving systemic therapy in the 6 months before unplanned admission were eligible to this study. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method was used to select the most relevant factors to predict 90-day mortality at admission. A multivariable logistic regression was fitted to create the PROgnostic Score for Hospitalized Cancer Patients (PROMISE) score. The score was developed in a single-center training cohort and externally validated. Findings: Of 1658 hospitalized patients, 1009 met eligibility criteria. Baseline demographics, patient and disease characteristics were similar across cohorts. Lung cancer was the most common tumor type in both cohorts. Factors associated with higher 90-day mortality included worse ECOG, stable/progressive disease, low levels of albumin, increased absolute neutrophil count, and high lactate dehydrogenase. The c-index after bootstrap correction was 0. 79 (95% CI, 0. 75-0. 82) and 0. 74 (95% CI, 0. 68-0. 80) in the training and validation cohorts, respectively. A web tool (https://promise. vhio. net/) was developed to facilitate the clinical deployment of the model. Interpretation: The PROMISE tool demonstrated high performance for identifying metastatic cancer patients who are alive 90 days after an unplanned hospitalization. This will facilitate healthcare providers with rational clinical decisions and care planning after discharge. Funding:Merck S. L. U. , Spain.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Llengua:	Anglès
Document:	Contribució a congrés ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	90-day mortality ; Hospital oncology service ; LASSO method ; PROMISE tool ; Prognostic factors
Publicat a:	The Lancet Regional Health - Europe, Vol. 46 (november 2024) , p. 101063, ISSN 2666-7762

DOI: 10.1016/j.lanepe.2024.101063
PMID: 39529819

11 p, 656.3 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències de la salut i biociències > Institut de Recerca Sant Pau
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats