Factores de riesgo de mal pronóstico tras cirugía reconstructiva de la mama tras mastectomía : impacto en la calidad de vida percibida

Abstract

Introducción: El cáncer de mama es la neoplasia más frecuente en las mujeres y su adecuado proceso de diagnóstico y tratamiento afecta tanto a sus posibilidades de supervivencia como a su calidad de vida. En las pacientes que la desean, la reconstrucción tras mastectomía por cáncer de mama se ha convertido en un recurso fundamental en el tratamiento integral de este. Sus complicaciones no solo pueden afectar a la calidad de vida de las mujeres, sino que pueden retrasar el comienzo o seguimiento de los tratamientos adyuvantes. La pérdida del implante es el resultado final de otras complicaciones por lo que conocer la frecuencia y los factores que influyen en ella es de vital importancia. Material y método: Estudio observacional retrospectivo entre enero de 2010 y diciembre de 2021 y estudio transversal de calidad de vida entre julio de 2022 y enero de 2023. Se incluyeron pacientes intervenidas de cáncer de mama con reconstrucción protésica y con seguimiento en nuestro centro. Se realizó: (1) Elaboración de herramienta predictiva de pérdida de implante, análisis multivariante y regresión logística binaria, se calculó la validez interna y se diseñaron una curva de calibración LOESS y una curva ROC, con especificidad y sensibilidad. (2) Medida de las complicaciones tras reconstrucción protésica en nuestro medio. (3) Determinar los factores de riesgo de mal pronóstico para pérdida de implante en nuestro medio. (4) Evaluación de la seguridad de las mallas de colágeno acelular en cirugía de reconstrucción protésica. (5) Evaluación de la factibilidad de uso de BREAST-Q online como medida de calidad de vida. Se realizó el análisis comparativo tanto por respuestas individuales como por esferas de calidad de vida analizadas en el cuestionario BREAST-Q. Resultados: se analizaron un total de 216 intervenciones de mastectomía y reconstrucción protésica, realizadas en 144 (66%) casos de forma unilateral y en 72 (34%) casos de forma bilateral. En 36 (16,6%) casos se precisó la retirada del implante protésico primario. Se encontraron diferencias significativas en las variables: edad menor de 50 años (Odds Ratio (OR) = 0,55; IC95% 0,3-0,99), tabaquismo (OR = 5; IC95% 2,3-10,97), radioterapia postoperatoria (OR = 7,44; IC95% 3,4-16,4) y quimioterapia postoperatoria (OR = 2,5; IC95% 1,1–5,9), siendo estos factores predictores independientes de pérdida de implante primario. A partir del modelo de regresión logística, se realizó una herramienta predictiva de pérdida de implante primario, con una buena calibración (test de Hosmer-Lemeshow: p = 0,247) y con el mayor índice de Youden (0,7) en el 18,5% de riesgo de pérdida de implante primario (sensibilidad = 78%; especificidad = 85%). La complicación más frecuente que llevó a la retirada del implante fue la secuencia necrosis-infección, con 16 (44%) casos, seguida de la necrosis aislada en 15 (42%) casos. Se realizó rescate con nueva reconstrucción protésica o nueva reconstrucción autóloga en 18 (50%) casos de las pacientes que tuvieron pérdida de implante primario, siendo el fallo de la reconstrucción de 18 (8%) casos sobre el total. No se encontró relación entre el uso de mallas de colágeno acelular y el desarrollo de complicaciones. No se encontró diferencias significativas en calidad de vida entre las pacientes que sufrieron pérdida de implante primario y las que no. Conclusiones: es posible crear una herramienta predictiva de pérdida de implante, siendo los principales factores de riesgo la edad, el tabaquismo, la radioterapia postoperatoria y la quimioterapia postoperatoria. La complicación más frecuente fue la asociación necrosis-infección. Las mallas de colágeno acelular no se relacionan con mayor número de complicaciones. La calidad de vida no se ve afectada por la pérdida de implante primario.

Introduction: Breast cancer is the most common cancer among women, and the appropriate diagnostic and treatment processes not only affect survival chances but also quality of life. For patients who opt for it, breast reconstruction following mastectomy due to breast cancer has become a fundamental component of comprehensive treatment. Its complications can not only impact women's quality of life but also delay the initiation or continuation of adjuvant therapies. Implant loss is the ultimate outcome of other complications, making it crucial to understand the frequency and contributing factors to this issue. Materials and Methods: A retrospective observational study was conducted from January 2010 to December 2021, along with a cross-sectional study on quality of life between July 2022 and January 2023. The study included breast cancer patients who underwent prosthetic reconstruction and were followed up at our center. The following were performed: (1) Development of a predictive tool for implant loss. A multivariate analysis and binary logistic regression were conducted, internal validity was calculated, and both a LOESS calibration curve and a ROC curve (with specificity and sensitivity) were designed. (2) Measurement of complications following prosthetic reconstruction in our setting. (3) Identification of risk factors for poor prognosis in our setting. (4) Evaluation of the safety of acellular collagen matrices in prosthetic reconstruction surgery. (5) Assessment of the feasibility of using the BREAST-Q online tool as a measure of quality of life. A comparative analysis was performed based on individual responses as well as the quality of life domains analyzed in the BREAST-Q questionnaire. Results: A total of 216 mastectomy and prosthetic reconstruction procedures were analyzed, 144 (66%) performed unilaterally and 72 (34%) bilaterally. In 36 cases (16.6%), removal of the primary prosthetic implant was necessary. Significant differences were found in the following variables: age under 50 years (Odds Ratio [OR] = 0.55; 95% Confidence Interval CI]: 0.3-0.99), smoking (OR = 5; 95% CI: 2.3-10.97), postoperative radiotherapy (OR = 7.44; 95% CI: 3.4-16.4), and chemotherapy (OR = 2.5; 95% CI: 1.1-5.9), with these being independent predictors of primary implant loss. Based on the logistic regression model, a predictive tool for primary implant loss was developed, demonstrating good calibration (Hosmer-Lemeshow test: p = 0.247) and achieving the highest Youden index (0.7) at an 18.5% risk of primary implant loss (sensitivity = 78%; specificity = 85%). The most frequent complication leading to implant removal was the necrosis-infection sequence, observed in 16 cases (44%), followed by isolated necrosis in 15 cases (42%). Rescue with either a new prosthetic reconstruction or a new autologous reconstruction was performed in 18 patients (50%) who experienced primary implant loss, with reconstruction failure occurring in 18 (8%) of the total cases. No association was found between the use of acellular collagen matrices and the development of complications. There were no significant differences in quality of life between patients who experienced primary implant loss and those who did not. Conclusions: It is possible to develop a predictive tool for implant loss, with the main factors being age, smoking, postoperative radiotherapy, and postoperative chemotherapy. The most frequent complication was the necrosis-infection association. Acellular collagen matrices are not associated with a higher number of complications. Quality of life is not affected by primary implant loss.