Se presentan los resultados de un estudio prospectivo sobre 153 pacientes diagnosticados de carcinoma broncogénico (CB), intervenidos quirúrgicamente con intenciones curativas y en los que se efectuó seguimiento durante 5 años. Se analizó el valor predictivo de muerte de variables clínicas y anatómicas mediante un estudio multivariante. Entre las variables clínicas, las más significativas fueron: los estadios de extensión anatómica (p ≤ 0,00000), el estado ganglionar (p ≤ 0,00000), el tipo de cirugía (curativa o no curativa) (p ≤ 0,00000) y el estado de la T (p = 0,00012). Entre las variables anatómicas, las de mayor significación fueron los estadios clínicos de la clasificación de Feinstein (p = 0,00037), la situación funcional (escala ECOG) (p = 0,01196) y el tamaño tumoral medido por radiografía convencional (p = 0,01196). Con todas estas variables se estableció un modelo combinado de predicción pronostica para conocer el riesgo relativo de muerte por unidad de tiempo. La mejor combinación entre las variables anatómicas fue la obtenida al asociar los estadios de extensión y el estado ganglionar (χ2 = 34,24; p = < 0,00000) y entre las variables clínicas la asociación del estadio clínico y el tamaño tumoral (χ2 = 17,37; p = 0,00023). Así, aunque las variables anatómicas son más importantes que las clínicas, éstas tienen un valor pronóstico independiente, son sencillas de realizar y se obtienen antes de la cirugía, con lo que representan una alternativa al pronóstico de la extensión anatómica.

We present the results of a 5-year prospective study of 153 patients with a diagnosis of bronchogenic carcinoma (BC) who underwent curative surgery. Clinical and anatomical variables were analyzed by múltiple regression analysis for prediction of death. Among the anatomical variables, the most significant were the following: stages of anatomical spread (p ≤ 0.00000), ganglionic State (p ≤ 0.00000), type for surgery (curative or non-curative) (p ≤ 0.00000) and State of tumor (p = 0.00012). Significant clinical variables were clinical stage by Feinstein's classification (p = 0.00037), functional capad ty (ECOG scale) (p = 0.01196) and tumor size measured conventionally (p = 0.01196). These variables were entered into a multivariate model for prognostic prediction in order to determine the patient's relative risk over time. The best combination of anatomical variables was obtained by associating the stages of spread and ganglionic State (χ2 = 34.24; p = < 0.00000); the best combination of clinical variables was clinical stage and tumor size (χ2 = 17.37; p = 0.00023). Thus, although the anatomical variables are more important than clinical ones, the latter have independent prognostic value, are easy to obtain and are available before surgery. They therefore represent an alternative to prognosis based on anatomical spread.