Resumen
Objetivo
Determinar el efecto de diferentes combinaciones de diferentes modalidades de ejercicio con diferentes ciclos de entrenamiento en la mejora de la calidad de vida y los síntomas de dolor en pacientes con cáncer de mama.
Métodos
Se realizaron búsquedas en las bases de datos PubMed, Web of Science, Embase y Scopus a través de una red informática con fecha límite de búsqueda el 23 de agosto de 2023. Dos investigadores examinaron de forma independiente la literatura, extrajeron los datos y realizaron una evaluación de la calidad metodológica de la literatura incluida, y luego realizaron los análisis estadísticos y gráficos correspondientes utilizando stata17.0.
Resultados
Se incluyeron treinta y seis estudios de ensayos controlados aleatorizados (ECA) que involucraron a 3003 participantes y siete modalidades de ejercicio. La mayoría de las modalidades de ejercicio mejoraron la calidad de vida de los pacientes en comparación con la atención habitual, y los tratamientos aeróbicos a largo plazo combinados con ejercicios de resistencia (DME = 0,83; IC del 95 % = 0,34; 1,33; p = 0,001) y YOGA (DME = 0,61; IC del 95 % = 0,06; 1,16; p = 0,029) tuvieron un efecto significativo. Para los indicadores de resultados relacionados con el dolor y la fatiga, el efecto del tratamiento no fue significativo para todas las modalidades de ejercicio incluidas en el análisis en comparación con el grupo de control, pero tendió a ser beneficioso para los pacientes.
1. Introducción
El cáncer de mama es actualmente la neoplasia maligna más prevalente entre las mujeres. En 2018, se registraron 2,1 millones de nuevos casos a nivel mundial, lo que lo convierte en el segundo cáncer más común después del cáncer de pulmón, representando el 11,6% de todos los casos (1). La prevalencia del cáncer de mama ha aumentado de manera constante en las últimas décadas y, en 2020, el cáncer de mama había superado al cáncer de pulmón como el cáncer más común (2). Los avances en el diagnóstico temprano y la tecnología médica han contribuido a aumentar la tasa de curación del cáncer de mama (3). Sin embargo, el pronóstico de los pacientes sigue siendo complejo, marcado por el dolor, los trastornos del sueño y la pérdida del apetito, lo que afecta significativamente su calidad de vida.4). Como resultado, mejorar el bienestar de las pacientes con cáncer de mama antes y después del tratamiento se ha convertido en una preocupación urgente. En los últimos años, se ha reconocido que el ejercicio es un promotor clave de la salud física, y la medicina deportiva ofrece a los médicos una gama más amplia de herramientas para la prevención y el tratamiento de enfermedades.5). Numerosos estudios han demostrado que el ejercicio desempeña un papel fundamental en el tratamiento de diversas enfermedades, mejorando notablemente la calidad de vida, el bienestar psicológico y la aptitud cardiorrespiratoria, superando los tratamientos convencionales (6–8). Investigaciones recientes han indicado que diversas modalidades de ejercicio alivian los problemas de calidad de vida y los síntomas de fatiga en pacientes con cáncer (9). Además, una revisión sistemática y un metanálisis revelaron que tanto los ejercicios de resistencia como los aeróbicos mejoran sustancialmente la calidad de vida de las pacientes con cáncer de mama (10, 11). Si bien varios estudios han confirmado las ventajas del ejercicio para mejorar la calidad de vida de las pacientes con cáncer de mama, las clasificaciones de los efectos terapéuticos siguen sin estar claras para varias combinaciones de tipos de ejercicio y ciclos de entrenamiento (12). Metanálisis de redes (13) ha sugerido que la combinación de ejercicios aeróbicos y de resistencia es particularmente eficaz para mejorar la calidad de vida entre los pacientes con cáncer de mama. A diferencia del metanálisis convencional, el metanálisis en red ofrece la capacidad de comparar directa o indirectamente diversas soluciones al mismo problema y clasificar objetivamente estas alternativas. Este enfoque facilita la adquisición de evidencia para informar la toma de decisiones clínicas. Por lo tanto, el objetivo principal de este estudio fue emplear el metanálisis en red para comparar y clasificar varias modalidades de ejercicio y ciclos de entrenamiento. La población del estudio se definió operativamente como pacientes con cáncer de mama en estadio I-III, de ≥18 años, que habían sido diagnosticados y completados por cirugía. Las medidas de control se definieron como la atención habitual, incluida la medicación según sea necesario, educación para la salud, ejercicios generales de estiramiento y movimientos pasivos con la ayuda de un médico. Este metanálisis en red incluyó un total de 36 estudios que comparaban siete modalidades de ejercicio diferentes con un grupo de control. Este análisis tiene como objetivo proporcionar una base teórica para la toma de decisiones clínicas en la selección del programa de rehabilitación con ejercicios óptimo para pacientes con cáncer de mama.
2. Métodos
2.1 Estrategia de búsqueda
Nuestra revisión sistemática y metanálisis en red están registrados en el sitio web de Prospero (CRD42023456576) y se adhieren estrictamente a las pautas de elementos de informe preferidos para revisiones sistemáticas y metanálisis en red (PRISMA NMA). Realizamos búsquedas en las bases de datos PubMed, Web of Science, Embase y Scopus, que abarcaron el período desde el año de inicio hasta el 23 de agosto de 2023. La búsqueda utilizó términos de vocabulario controlado (términos MeSH) y términos de texto libre. Los términos de vocabulario controlado incluyeron «Neoplasias de mama», «Ejercicio», «Dolor», «Calidad de vida» y más. Los términos de texto libre abarcaron «Terapia de ejercicios», «Entrenamiento funcional», «Actividad física», «Dolor ardiente», «Sufrimiento físico», «Dolor migratorio», «Calidad de vida» y «Calidad de vida relacionada con la salud». El idioma de los estudios incluidos se limitó al inglés y realizamos un seguimiento de referencias para identificar revisiones sistemáticas relevantes e incorporamos literatura cuando fue necesario. La estrategia de búsqueda empleada para PubMed se detalla en Tabla 1.
2.2 Selección de estudios
Dos investigadores realizaron de forma independiente la selección de la literatura, aplicando estrictamente los criterios de inclusión y exclusión predeterminados. Estos dos investigadores recibieron capacitación y se sometieron a un proceso de preselección para garantizar una comprensión clara de los procedimientos y criterios de selección. En caso de desacuerdo con respecto a la inclusión de la literatura, un tercer investigador brindó un dictamen consultivo.
Los criterios de inclusión de la literatura fueron los siguientes:
(a) La literatura incluida debía ser ensayos controlados aleatorios.
(b) Los participantes del estudio en la literatura deben tener ≥18 años de edad y haber completado una cirugía para cáncer de mama en estadio I-III.
(c) Las intervenciones y los grupos de control en la literatura tenían que implicar una o más intervenciones de ejercicio.
(d) Los indicadores de resultados en la literatura debían incluir al menos uno de los siguientes: calidad de vida o evaluación del dolor.
Los criterios de exclusión de la literatura fueron los siguientes:
(a) Se excluyeron los estudios publicados repetidamente.
(b) Se excluyó la literatura de conferencias, revisiones, comentarios y artículos no revisados por pares (los artículos de conferencias revisados por pares también se excluyen).
(c) Se excluyeron los estudios que incluyeron participantes con otros tipos de cáncer (por ejemplo, cáncer de próstata, cáncer de ovario, etc.).
(d) Se excluyeron los estudios escritos en idiomas distintos del inglés.
2.3 Resultados
Los indicadores de resultados primarios incluyeron la calidad de vida y el dolor de los participantes. La calidad de vida se evaluó utilizando la escala FACT o la escala SF-36, donde las puntuaciones más altas reflejan una mejor calidad de vida y resultados de tratamiento más favorables para los pacientes. El dolor se evaluó utilizando la Escala Visual Analógica del Dolor (EVA), que se puntúa sobre 10, donde las puntuaciones más altas indican un dolor más intenso y resultados de tratamiento menos favorables para los pacientes. El indicador de resultados secundario fue la fatiga, que se evaluó utilizando la escala FACIT-Fatigue. Las puntuaciones más altas en esta escala indicaron niveles más bajos de fatiga.
2.4 Extracción y definición de datos
La extracción de datos fue realizada de forma independiente por dos investigadores e incluyó: características básicas del estudio (nombre del primer autor, año de publicación, país), características de la población de intervención (tamaño de la muestra, edad), características de la intervención (tipo de ejercicio, duración, frecuencia y período) y métricas de resultados objetivo (calidad de vida, dolor y fatiga), que se extrajeron utilizando un formulario escrito por los propios investigadores. Los tipos de ejercicio y los ciclos de entrenamiento se clasificaron en seis tipos, incluidos el ejercicio aeróbico de corta duración (SAE), el ejercicio de resistencia de corta duración (SRE), los ejercicios de resistencia aeróbicos combinados de corta duración (SAE+RE), el ejercicio aeróbico de larga duración (LAE), el ejercicio de resistencia de larga duración (LRE) y el ejercicio de resistencia aeróbico combinado de larga duración (LAE+RE), definiéndose el largo plazo como un ciclo de entrenamiento de más de 12 semanas y el corto plazo como menos de 12 semanas (incluidas 12 semanas) (14). AE (definido como ejercicio aeróbico que recluta grandes grupos de músculos y mejora la capacidad cardiovascular; incluye caminar, andar en bicicleta, nadar, entrenamiento en intervalos de alta intensidad y qigong), RE (definido como ejercicios de resistencia diseñados para desarrollar fuerza muscular y potencia explosiva mediante el uso de la potencia muscular para mover objetos pesados o resistir cargas de resistencia) y AE+RE (definido como una combinación de ejercicios aeróbicos y de resistencia) (15).
La extracción de datos implicó la compilación de datos combinados, que se derivaron de la media y la desviación estándar de los cambios o se calcularon a partir de los datos iniciales y finales proporcionados en los estudios respectivos. En los casos en que no se disponía de los valores de la media y la desviación estándar, se realizaron cálculos utilizando datos alternativos incluidos en el informe, como los valores p y los intervalos de confianza. Si los datos requeridos no se pudieron obtener a través de ninguno de estos medios, se excluyó la bibliografía de la consideración. Cualquier desacuerdo que surgiera durante el proceso de extracción de datos se resolvió mediante discusión con un tercer investigador.
2.5 Evaluación del riesgo de sesgo
Los estudios incluidos fueron evaluados por dos investigadores siguiendo los criterios descritos en el Manual de Evaluación Cochrane. Estas evaluaciones abarcaron seis aspectos clave: asignación aleatoria, ocultamiento de la asignación, cegamiento, integridad de los datos de resultados, informe selectivo de los resultados y evaluación de otros sesgos potenciales. La calidad metodológica de la literatura incluida se evaluó utilizando una escala de Jadad modificada (16). Esta escala incluyó criterios para evaluar la generación de secuencias aleatorias, ocultamiento de la asignación, cegamiento, retiro y pérdida de visitas, con una puntuación total máxima de 7. La literatura con una puntuación de 1 a 3 se clasificó como de baja calidad, mientras que la literatura con una puntuación entre 4 y 7 se clasificó como de alta calidad.
2.6 Síntesis y análisis de datos
Los datos se analizaron, combinaron y visualizaron utilizando Revman 5.4 y Stata 17. Se utilizó Revman 5.4 para evaluar la calidad y el riesgo de sesgo en la literatura, mientras que se utilizó Stata 17 para la integración, el análisis y la visualización de datos.
Inicialmente, los datos de bucle cerrado se sometieron a pruebas de inconsistencia utilizando el software Stata 17. Un valor p mayor o igual a 0,05 indicó que la inconsistencia de los datos no era estadísticamente significativa. En tales casos, el análisis se realizó utilizando el modelo de consistencia. Por el contrario, si el valor p era menor a 0,05, el análisis se llevó a cabo utilizando el modelo de inconsistencia. Además, se empleó el método de división de nodos para la validación, con un valor p superior a 0,05 que condujo a la utilización del modelo de consistencia para la integración de datos. Cuando no hubo cierre de bucle, se empleó directamente el modelo de inconsistencia para el análisis. Posteriormente, se generó un diagrama de bosque de dos por dos para diferentes tipos de ejercicios y duraciones de intervención utilizando un código de trazado. Se realizó el cálculo del área bajo la curva de probabilidad acumulada (SUCRA) para clasificar las diversas intervenciones, donde un SUCRA mayor indica una clasificación más alta.
