O HAprog foi desenvolvido por pesquisadores do Hospital de Amor (Barretos-SP), liderados pelo Prof. Dr. Carlos Eduardo Paiva, como produto da tese de doutoramento do oncologista Dr. Daniel D’Almeida Preto. A literatura médica atual recomenda cada vez mais que o Cuidado Paliativo seja integrado precocemente nos cuidados oncológicos. No entanto, umas das grandes dificuldades em integrá-lo precocemente é a falta de acurácia dos médicos em estimar prognósticos (NQ). Assim, considerando os médicos em geral otimistas, os pacientes frequentemente são encaminhados às equipes de cuidados paliativos muito tardiamente, deixando de receber o benefício de tais equipes. 

Existem várias ferramentas ou modelos prognósticos disponíveis para uso na rotina oncológica em pacientes com câncer incurável, em fase avançada. No entanto, havia carência de ferramentas ou modelos focados nos pacientes ambulatoriais, em um momento precoce de tratamento oncológico. Nesse contexto, os autores se propuseram a desenvolver e validar um novo modelo prognóstico que pudesse ser útil em pacientes oncológicos ambulatoriais com câncer em fase avançada. Uma ferramenta prognóstica como esta tem várias implicações práticas, como ajudar o médico a definir sobre o início/manutenção/suspensão de tratamentos oncológicos, integrar os cuidados paliativos no momento oportuno, definir sobre internações hospitalares e em UTIs, auxiliar na decisão sobre emprego ou não de medidas invasivas, fundamentar os processos de planejamentos antecipados de cuidados, dentre outras implicações práticas. 

Originalmente, os autores desenvolveram o Nomograma Prognóstico de Barretos (Barretos Prognostic Nomogram), contendo cinco variáveis prognósticas (sexo, presença de metástases à distância, Karnofsky Performance Status [KPS], leucócitos totais e albumina sérica) (maiores detalhes em Paiva CE et al. Cancer Med. 2018;7: 3003-3010, doi:  10.1002/cam4.1582).  No entanto, considerando as dificuldades práticas de se usar um nomograma na rotina oncológica, os autores se propuseram a revisar o modelo prognóstico inicial, com a intenção de torná-lo mais simples e passível de ser usado na forma de Aplicativo.

Com base na amostra original de desenvolvimento com 221 pacientes com câncer avançado de vários sítios, que estavam iniciando acompanhamento com equipe de cuidados paliativos, foram desenvolvidos 8 modelos prognósticos distintos, sendo 4 paramétricos e 4 não paramétricos. Foram escolhidos os 2 modelos mais acurados e funcionais para a transcrição em fórmula de linguagem computacional e inserção no HAprog, um deles incluindo variáveis laboratoriais (albumina sérica e leucócitos totais [modelo completo]) e outro apenas com variáveis clínicas (modelo simplificado).

Para a validação, os modelos foram testados em uma amostra independente de 276 pacientes ambulatoriais, todos com tumores sólidos considerados incuráveis que eram acompanhados por equipe de oncologia clínica. Foram mensuradas as propriedades de discriminação e calibração, conforme descrito nas tabelas abaixo:

Abaixo, é possível encontrar uma explicação detalhada sobre cada variável dos modelos incluídos no HAprog:

1. Sexo: utilize sexo biológico, como masculino ou feminino
2. Presença do tumor primário: sim (presença ativa do tumor inicial ou recidiva de doença locorregional) ou não (tumor primário inexistente, com resposta completa ou ressecado). Considere para esta definição, o seu melhor conhecimento com base em exame clínico e/ou de imagem.
3. Performance Status (ECOG-PS): 0, 1, 2 ou 3.

Nota: Não está incluído a possibilidade de ECOG-PS =4, visto que o HAprog foi desenvolvido para uso em pacientes ambulatoriais, onde esta funcionalidade é bastante infrequente.

1. Tratamento antineoplásico em curso: considere como “sim” qualquer tratamento antineoplásico sistêmico (quimioterapia, hormonioterapia, imunoterapia, terapia alvo como inibidores de ciclinas e tirosinoquinase, dentre outros antineoplásicos sistêmicos). Ao responder “não” considere o paciente como em cuidados paliativos de forma exclusiva. Os pacientes em avaliação inicial, que ainda não iniciaram tratamento antineopásico, considere excepcionalmente como “sim” caso tenha a intenção de iniciar o tratamento logo após a avaliação inicial.
2. Contagem absoluta de leucócitos (/mm3): forneça o valor exato do último exame laboratorial. Recomendamos que o exame tenha sido realizado nos últimos 7 dias.
3. Albumina (g/dL): forneça o valor exato do último exame laboratorial. Recomendamos que o exame tenha sido realizado nos últimos 7 dias.

Nota: Caso não sejam incluídas as informações laboratoriais (“leucócitos totais” e/ou “albumina”), o HAprog irá automaticamente calcular o prognóstico utilizando o modelo simplificado. Da mesma forma, valores extremos de “albumina” (<2 e >6) e “leucócitos totais” (<500 e >50.000) serão automaticamente desconsiderados e o prognóstico mensurado de forma simplificada.

1. Sítios de metástases

Sistema Nervoso Central (SNC): compreende disseminação parenquimatosa cerebral e também leptomeníngea.

Pulmão: lesão apenas pleural deve ser considerado como “outros”.

Fígado: Inclui qualquer lesão metastática em fígado, independentemente do tamanho, extensão ou localização no fígado.

Baço, Adrenal e/ou rim: Inclui qualquer lesão metastática em baço, adrenal e/ou rim, independentemente do tamanho, extensão ou localização nos órgãos.

Peritôneo: lesão (ões) em peritôneo, independente da extensão das mesmas. Ascite, de causa neoplásica, deve ser incluído neste item apenas quando houver definição de lesão tumoral em peritôneo.

Osso: lesão óssea metastática de qualquer extensão ou carga tumoral. 

Músculo, pele e/u subcutâneo: marque quando houver suspeita clínica forte ou confirmada de implantes tumorais em músculo, pele e/ou subcutâneo. Esta variável não inclui a lesão tumoral inicial, a não ser em situações com evidente progressão local, onde o caso é considerado incurável.

Outros: Caso haja local de metástase não compreendido dentre as categorias, marque em “Outros”. Nessa situação, não há necessidade de detalhamentos adicionais.

Nenhuma das anteriores: casos onde não há evidência de neoplasia em atividade, que não seja o tumor primário. Marque esta opção apenas quando as anteriores ficarem em branco.

Os resultados são apresentados em dois formatos: 

(A) probabilidades (%) de estar vivo em 30, 90 e 180 dias; 

(B) tempos de sobrevivência (em dias) em três cenários clínicos possíveis: Pior cenário (worst-case, “na pior das hipóteses”); cenário esperado; e melhor cenário (best-case, “na melhor das hipóteses”): 

Para o cálculo das estimativas de sobrevida em cenários utilizou-se os coeficientes do modelo ajustado na amostra de desenvolvimento. Calculou-se o tempo de sobrevida mediana de cada novo paciente e a partir deste, os cenários foram definidos como em Kiely BE et al. J Clin Onc. 2011 https://doi.org/10.1200/JCO.2010.30.2174 Desta forma, cada novo paciente tem seu cenário personalizado de acordo com suas variáveis.

1. Pior cenário: obtido por 0,25 x (tempo de S(t)=0,50); 
2. Cenário esperado: intervalo estimado pelo limite inferior sendo 0,50 x (tempo de S(t)=0,50)] e pelo limite superior sendo 2 x (tempo de S(t)=0,50);
3. Melhor cenário: obtido por 3 x (tempo de S(t)=0,50)