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La malattia di Crohn (CD) rappresenta un fattore di rischio significativo per lo sviluppo di tumori maligni dell’intestino, con una […]
Mortalità e cancro negli anziani: i limiti dei modelli predittivi attuali
La medicina di precisione in oncologia geriatrica richiede strumenti affidabili per orientare le decisioni cliniche. Tuttavia, una recente revisione sistematica evidenzia criticità rilevanti nei modelli predittivi attualmente disponibili per stimare la sopravvivenza globale e la mortalità per tutte le cause nei pazienti over 65.
Lo studio, pubblicato nel 2026 su The Lancet Healthy Longevity, ha analizzato 250 modelli predittivi sviluppati a partire dalla letteratura scientifica. La maggior parte (182, pari al 72,8%) includeva sia la fase di sviluppo sia una validazione interna. L’analisi ha inoltre evidenziato una forte concentrazione su specifici outcome: 176 modelli (70,4%) erano dedicati alla previsione della sopravvivenza globale, con un focus prevalente sulle neoplasie polmonari (16,0%) e colorettali (12,0%).
Un dato particolarmente rilevante riguarda la limitata specificità per la popolazione anziana: solo il 17,2% dei modelli (43 in totale) è stato sviluppato specificamente per pazienti geriatrici. Inoltre, il 55,2% dei modelli (138 casi) non include variabili fondamentali per la valutazione del paziente anziano, come comorbidità, stato nutrizionale e funzioni cognitive, elementi chiave della valutazione geriatrica multidimensionale.
Secondo gli autori, la maggior parte dei modelli presenta un elevato rischio di bias, dovuto a criticità metodologiche quali la gestione inappropriata dei predittori continui, la selezione univariata delle variabili e un controllo insufficiente del rischio di overfitting. Questi limiti ne riducono l’affidabilità e l’applicabilità nella pratica clinica.
Nel complesso, lo studio evidenzia la necessità di sviluppare nuovi modelli predittivi più robusti, in grado di integrare sistematicamente i domini della valutazione geriatrica e di aderire alle linee guida metodologiche esistenti, per supportare in modo più efficace il processo decisionale clinico.
Fonte: The lancet. Healthy longevity, 2026
https://www.thelancet.com/journals/lanhl/article/PIIS2666-7568(26)00013-9/fulltext
