Antecedentes: la pérdida de masa magra en el paciente oncológico produce graves consecuencias, tales como: la disminución de la calidad de vida, la peor tolerancia a los tratamientos y el aumento de los costos de la asistencia social. Objetivo: El objetivo del presente estudio fue establecer y desarrollar un análisis predictivo que evalúe la pérdida de masa magra experimentada en pacientes oncológicos en tratamiento de radioterapia. Métodos: Se realizó un análisis prospectivo, tomando una muestra de 231 pacientes oncológicos que han sido expuestos a radioterapia. Las mediciones antropométricas se han registrado a través del instrumento TANITA TBF-300. El método hacia atrás se ha utilizado para determinar la ecuación que se desarrolla a partir de un modelo de regresión completo que incluye varias variables independientes. Resultados: solo se estudiaron 197 pacientes que conformaron la muestra. La variable más representativa que contribuyó a la pérdida de masa magra se ha tomado como una variable de referencia. Esta es el tratamiento de quimioterapia (p = 0.02, IC = 95%), y a través del análisis estadístico, se ha obtenido la siguiente ecuación: % de pérdida de masa magra = -0.453 + 0.167% de contenido de agua inicial - 0.065% de masa magra + 0.246% de peso pérdida (R2 = 0.264, F = 5.375, p <0.01). Conclusión: La ecuación obtenida para predecir el% de pérdida de masa magra, en cualquier punto o etapa durante el curso del tratamiento, es efectiva y confiable.
Background: The loss of lean mass in the oncological patient produces serious consequences such as: the decrease in the quality of life, in tolerance to treatments and increase in social healthcare costs. Objective: The aim of the present study was to establish and develop a predictive analytics which assesses for the lean mass loss experienced in oncologic patients under radiotherapy treatment. Methods: A prospective analysis has been undertaken, taking a sample of 231 oncologic patients which have been exposed to radiotherapy treatment. Anthropometric measurements have been recorded via TANITA TBF-300 instrument. Backward method has been used to determine the equation which develops from a complete regression model including several independent variables. Results: Only 197 patients that conformed the sample were studied. The most representative variable that contributed to the lean mass loss has been taken as a reference variable. This is the chemotherapy treatment (p = 0.02, IC = 95%), and through statistical analysis, the following equation has been obtained:% lean mass loss = -0.453 + 0.167 % initial water content – 0.065 % lean mass + 0.246 % weight loss (R2 = 0.264, F = 5.375, p < 0.01). Conclusion: The equation obtained to predict the % lean mass loss, at any point or stage during the treatment course, is effective and reliable.