Reduciendo las ooforectomías innecesarias para las neoplasias benignas del ovario en pacientes pediátricas

Nueva infografía por el Dr. Jose Campos y la Sociedad chilena de cirujanos pediátricos

"Reduciendo las ooforectomías innecesarias para las neoplasias benignas del ovario en pacientes pediátricas"

Autores: Peter C Minneci, Katherine C Bergus, Carley Lutz, Jennifer Aldrink, Christina Bence, Lesley Breech, Patrick A Dillon, Cynthia Downard, Peter F Ehrlich, Mary Fallat, Jason D Fraser, Julia Grabowski, Michael Helmrath, Paige Hertweck, Geri Hewitt, Ronald B Hirschl, Rashmi Kabre, Dave R Lal, Matthew Landman, Charles Leys, Grace Mak, Troy Markel, Joseph Pressey, Manish Raiji, Beth Rymeski, Jacqueline Saito, Thomas T Sato, Shawn D St Peter, Jennifer Cooper, Katherine Deans; Midwest Pediatric Surgery Consortium

Artículo Completo: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37787794/

Importancia: Aunque la mayoría de las masas ováricas en niños y adolescentes son benignas, muchas se tratan con ooforectomía, que puede ser innecesaria y puede tener efectos negativos para la salud de por vida.

Objetivo: Evaluar la capacidad de un algoritmo de estratificación de riesgo preoperatorio basado en consenso para discriminar entre patología ovárica benigna y maligna y disminuir ooforectomías innecesarias.

Diseño, entorno y participantes: estudio pre/postintervencional de un algoritmo de estratificación de riesgo en pacientes de 6 a 21 años sometidas a cirugía por una masa ovárica en un entorno hospitalario en 11 hospitales infantiles de Estados Unidos entre agosto de 2018 y enero de 2021, con Seguimiento de 1 año.

Intervención: Implementación de un algoritmo de estratificación de riesgo preoperatorio basado en consenso con 6 meses de evaluación previa a la intervención, 6 meses de adopción de la intervención y 18 meses de intervención. La cohorte de adopción de la intervención fue excluida de las comparaciones estadísticas.

Principales resultados y medidas: Ooforectomías innecesarias, definidas como ooforectomía para una neoplasia ovárica benigna según la patología final o la resolución de la masa.

Resultados: Se incluyeron un total de 519 pacientes con una mediana de edad de 15,1 (RIC, 13,0-16,8) años en 3 fases: 96 en la fase previa a la intervención (mediana de edad, 15,4 [RIC, 13,4-17,2] años; 11,5% sin hispanos negros; 68,8% blancos no hispanos); 105 en fase de adopción; y 318 en fase de intervención (mediana de edad, 15,0 [RIC, 12,9-16,6)] años; 13,8% negros no hispanos; 53,5% blancos no hispanos). La enfermedad benigna estuvo presente en 93 (96,9%) en la cohorte previa a la intervención y 298 (93,7%) en la cohorte de intervención. El porcentaje de ooforectomías innecesarias disminuyó del 16,1 % (15/93) antes de la intervención al 8,4 % (25/298) durante la intervención (reducción absoluta, 7,7 % [IC del 95 %, 0,4 %-15,9 %]; P = 0,03). La realización de la prueba de algoritmo para identificar lesiones benignas en la cohorte de intervención dio como resultado una sensibilidad del 91,6% (IC del 95%, 88,5%-94,8%), una especificidad del 90,0% (IC del 95%, 76,9%-100%), un valor predictivo positivo. valor del 99,3% (IC del 95%, 98,3%-100%) y un valor predictivo negativo del 41,9% (IC del 95%, 27,1%-56,6%). La proporción de clasificación errónea en la fase de intervención (enfermedad maligna tratada con cirugía conservadora de ovarios) fue del 0,7%. La adherencia al algoritmo durante la fase de intervención fue del 95,0%, con una fidelidad del 81,8%.

Conclusiones y relevancia: Las ooforectomías innecesarias disminuyeron con el uso de un algoritmo de estratificación de riesgo preoperatorio para identificar lesiones con una alta probabilidad de patología benigna que son apropiadas para la cirugía con conservación de ovarios. La adopción de este algoritmo podría prevenir una ooforectomía innecesaria durante la adolescencia y sus consecuencias para toda la vida. Se necesitan más estudios para determinar las barreras para la adherencia al algoritmo.