Factores predictivos de respuesta patológica completa en cáncer de pulmón no microcítico temprano con terapia neoadyuvante en Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins 2019-2024

Descripción del Articulo

El cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) es una de las principales causas de mortalidad por neoplasias en el mundo. La terapia neoadyuvante con inmunoterapia y/o quimioterapia ha mostrado incrementar la tasa de respuesta patológica completa (RPC), especialmente en estadios tempranos. Sin embargo, l...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Farfan Gonzales, Karen Lizbet
Formato: informe técnico
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Peruana Cayetano Heredia
Repositorio:UPCH-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/17751
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12866/17751
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cáncer de pulmón no microcítico
Terapia neoadyuvante
Respuesta patológica completa
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.21
Descripción
Sumario:El cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) es una de las principales causas de mortalidad por neoplasias en el mundo. La terapia neoadyuvante con inmunoterapia y/o quimioterapia ha mostrado incrementar la tasa de respuesta patológica completa (RPC), especialmente en estadios tempranos. Sin embargo, los factores que predicen una mejor respuesta no están claramente establecidos en nuestro medio. El presente estudio de diseño observacional, analítico, retrospectivo y descriptivo– correlacional, tiene como objetivo identificar los factores clínicos, histopatológicos, inmunohistoquimicos y terapéuticos asociados a la RPC en pacientes con CPNM estadio I-IIIA tratados con neoadyuvancia y cirugía en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins durante 2019–2024. La información será obtenida de historias clínicas, informes anatomopatologicos y protocolos quirúrgicos. El análisis se realizara con SPSS v28 mediante estadística descriptiva e inferencial, aplicando regresión logística multivariada para determinar predictores significativos. Los resultados permitirán optimizar la selección de pacientes candidatos a esta estrategia terapéutica y contribuirán al conocimiento nacional en el manejo del CPNM.
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