I modelli utilizzati per identificare il bisogno di cure palliative nei pazienti oncologici mostrano un potenziale interessante, ma presentano ancora limiti metodologici rilevanti che ne riducono la trasferibilità nella pratica clinica. Lo evidenzia una revisione sistematica pubblicata su Supportive Care in Cancer, che ha analizzato gli strumenti disponibili per valutare e predire il fabbisogno di cure palliative nei pazienti con tumore.
La revisione, condotta da ricercatori cinesi, ha selezionato 8 studi a partire da 5.714 articoli inizialmente identificati. Complessivamente, gli studi inclusi descrivevano 24 modelli di valutazione del bisogno di cure palliative. Le dimensioni dei campioni variavano in modo significativo, da 179 a 54.628 pazienti, mentre le performance riportate, misurate attraverso l’area sotto la curva, erano comprese tra 0,724 e 0,998.
I modelli analizzati includevano quattro principali categorie di predittori: dati demografici generali, valutazioni sintomatiche e funzionali, indicatori di laboratorio e stato del trattamento oncologico. Si tratta di variabili potenzialmente disponibili nella pratica clinica routinaria, elemento che rende questi strumenti teoricamente utili per intercettare precocemente i pazienti con bisogni palliativi non riconosciuti.
Il limite principale riguarda però la qualità metodologica. La valutazione con lo strumento PROBAST ha classificato 5 degli 8 studi inclusi ad alto rischio di bias. Le criticità più frequenti riguardavano la selezione dei partecipanti, la gestione dei dati, il trattamento delle variabili continue, la segnalazione incompleta dei dati mancanti e la carenza di validazioni interne o esterne robuste.
Un ulteriore nodo riguarda gli endpoint utilizzati. Molti modelli impiegano la mortalità come indicatore indiretto del bisogno di cure palliative, ma questo approccio rischia di non cogliere la reale complessità clinica del paziente. Il bisogno palliativo non coincide solo con la prognosi sfavorevole: comprende carico sintomatologico, declino funzionale, distress psicologico, bisogni sociali, supporto familiare e necessità dei caregiver.
Per questo, gli autori invitano alla cautela prima di introdurre questi strumenti su larga scala nella pratica clinica. Nonostante le AUC riportate siano in alcuni casi elevate, la presenza di bias, eterogeneità metodologica e limitata validazione esterna impedisce di considerarli già pronti per un uso routinario.
In conclusione, i modelli predittivi per identificare il bisogno di cure palliative nei pazienti oncologici rappresentano una direzione promettente, soprattutto se basati su dati clinici disponibili nei percorsi assistenziali. Prima dell’implementazione, però, servono modelli più rigorosi, validati esternamente, orientati a endpoint realmente centrati sul bisogno palliativo e capaci di integrare anche fattori familiari, sociali e legati ai caregiver.
Fonte: Supportive Care in Cancer, 2026;34:521. DOI: 10.1007/s00520-026-10749-0.
