Preditores de recorrência e progressão do câncer de bexiga: validação externa do escore de risco EORTC e a Classificação do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo

Introdução: Classificações de risco baseadas em fatores preditivos de recorrência e progressão são essenciais para condutas no câncer de bexiga. Tabelas de risco combinam essas variáveis para uso clínico. As tabelas de risco da Organização Europeia para Pesquisa e Tratamento do Câncer (EORTC) são aceitas para esse propósito, mas nunca foram validadas no Brasil. Objetivos: Validar as tabelas de risco EORTC e criar uma classificação de risco baseada na população de pacientes acompanhados em um centro terciário de câncer. Métodos: Estudo retrospectivo de 561 pacientes submetidos a ressecção transuretral (RTU) de câncer de bexiga superficial de fevereiro de 2005 a junho de 2011. As variáveis analisadas foram as mesmas das tabelas de risco EORTC. A regressão logística foi realizada usando SPSS. A análise da curva COR determinou o limite de tamanho do tumor. Resultados: As tabelas de risco EORTC não conseguiram prever recorrência nem progressão. Na análise para prever recorrência isoladamente, estadio T e tamanho do tumor previram o desfecho. O limite de tamanho do tumor foi definido em <4cm vs ≥4cm (AUC=0,61; p=0,001). Criamos uma classificação: Ta/CIS=0 pontos, T1=4 pontos, tamanho do tumor=0 ou 3 pontos. A classificação de risco foi obtida somando os pontos. A taxa de recorrência em 2 anos foi: escore 0=11,2%; escore 3=20,7%; escore 4=29,2%; escore 7=37,9%. Para prever recorrência e progressão, estadio T e tamanho do tumor previram significativamente o desfecho. A classificação em escores foi: Ta/CIS=0 pontos, T1=2 pontos, tamanho do tumor = 0 ou 2 pontos. A classificação de risco foi obtida somando os pontos. A taxa de recorrência em 2 anos foi: escore 0=17%; escore 2=28,6%; escore 4=40,7%. Conclusões: Constatamos que as tabelas de risco EORTC não conseguiram prever recorrência ou progressão do câncer de bexiga na nossa população. Portanto, desenvolvemos uma classificação de risco para auxiliar urologistas a individualizar as condutas por paciente.Introduction: Risk classification based on predictive factors of bladder cancer recurrence and progression is essential for management decision. Risk tables combine these variables for clinical practice use. European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) risk tables are widely accepted for this purpose, however they were never tables and create a risk classification based on our population. Methods: Retrospective study of 561 patients who underwent transurethral resection of superficial bladder from February 2005 to June 2011. Variables analyzed were the same as EORTC risk tables. Logistic regression was performed using SPSS. ROC curve analysis was used for determining the cut-off for tumor size. Results: EORTC risk tables were not able to predict neither disease recurrence nor progression. In our analysis for predicting bladder cancer recurrence alone, we found that T stage and tumor size predicted outcome. Tumor size cut-off was defined as < 4 cm vs ≥ 4 (AUC=0.61; p=0.001). We created a scoring classification: Ta/CIS=0 points, T1=4 points, tumor size=0 or 3 points. Risk classification was obtained by adding the points accordingly and the following recurrence rate at 2 yrs by group: score 0=11.2%; score 3=20.7%; score 4=29.2%; score 7=37.9%. The statistical model for bladder cancer recurrence or progression found that T stage and tumor size predicted the outcome. The scoring classification was: Ta/CIS=0 points, T1=2 points, tumor size=0 or 2 points. Risk classification was obtained by adding the points accordingly and the following recurrence rate at 2 yrs by group: score 0=17%; score 2=28.6%; score 4=40.7%. Conclusions: We found that EORTC risk tables could not predict bladder cancer recurrence or progression in our patient population, possibly due to differences in patient characteristics. Therefore, we developed a new risk classification to aid urologists to individualize the management decision per patient