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Edad biológica en adultos mayores con cáncer

Edad biológica en adultos mayores con cáncer




Section
Oncología

How to Cite
Edad biológica en adultos mayores con cáncer.
Rev. colomb. hematol. oncol. [Internet]. 2022 Sep. 21 [cited 2024 Dec. 22];8(Supl):97-102. Disponible en: https://doi.org/10.51643/22562915.438

Dimensions
PlumX

Objetivo: establecer la edad biológica en adultos mayores con cáncer, encontrar si hay diferencias con la edad cronológica a través del IF-VGI (Índice de Fragilidad-Valoración Geriátrica Integral FI-CGA) y relacionar esas diferencias con determinantes. Materiales y métodos: estudio descriptivo observacional, de corte transversal con alcance exploratorio, en hombres y mujeres > o = a 60 años, con uno de los siguientes tumores sólidos: pulmón, mama, próstata, gástrico y colon/recto. La técnica de muestreo y recopilación de información se efectuó con aquellos pacientes que cumplieron con los criterios de inclusión entre el 12 de diciembre de 2019 y el 12 de marzo de 2020. La gestión de datos y análisis estadístico se efectuó a través de un instrumento de recopilación de datos; la base de datos electrónica se construyó en el programa Epi Info®, y el análisis a través de Stata® V14.0 (Suplemento 1 y 2). El análisis univariado se realizó a través de un resumen de variables numéricas, utilizando medidas de tendencia central y dispersión. Al identificar variables numéricas con distribución normal, la prueba Shapiro-Wilk fue aplicada. Se planteó como hipótesis nula (Ho) que las variables tenían un comportamiento normal (no hay diferencias entre la edad biológica y cronológica). Se asumió como un valor significativo p: <0.05; cuando el valor de p era significativo, la (Ho) fue rechazada. La hipótesis alterna (Ha) bajo modelo estocástico, se definió como aquella en la que los cambios producidos en el individuo a lo largo de su vida eran significativos, con un cambio de edad biológica superior a +5 o menos de -5 años con respecto a la edad cronológica. A los valores que aplicaban la (Ha), fue aplicado Student´s T-Test. En el análisis multivariado, se efectuó un modelo de regresión logística múltiple, con base en los resultados de los modelos de regresión logística ajustados a OR. Se analizaron los subgrupos y para la validación del modelo logístico se utilizó la razón de verosimilitud (Likehood Ratio). La curva ROC se elaboró bajo el cálculo del AUC para establecer la sensibilidad y especificidad de la prueba.


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