# Comparación de niveles: Nivel 1 vs Nivel 2 vs Nivel 3 (futuro)

> Guía para elegir qué nivel del predictor usar según el contexto clínico. Para uso clínico estándar ver [`manual_clinico.md`](manual_clinico.md); para limitaciones técnicas ver [`limitaciones.md`](limitaciones.md).

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## Tabla comparativa

| Aspecto | **Nivel 1** | **Nivel 2** | **Nivel 3 (futuro)** |
|---|---|---|---|
| **Base metodológica** | Coeficientes literatura (OR multivariados ponderados) | Meta-regresión sobre estudios pivotales (random-effects, covariables continuas) | Machine learning entrenado en base de datos institucional |
| **Datos requeridos del usuario** | Sólo variables clínicas del paciente (subtipo, cN, edad, Ki67, régimen) | Sólo variables clínicas | Variables clínicas + datos longitudinales (mid-NAC, post-NAC) |
| **Datos requeridos del desarrollador** | Literatura publicada (CSVs ya construidos) | Literatura publicada + meta-análisis técnico | Base de datos institucional con outcomes (≥300-500 pacientes con ypN0 confirmado por AP) |
| **Calibración local** | No | Parcial (intercept ajustable) | Sí (entrenamiento end-to-end) |
| **Output** | Probabilidad puntual + rango plausible | Probabilidad + IC95% individual + nomograma | Probabilidad + IC95% + curvas de calibración + SHAP por paciente |
| **Variables continuas** | Categorizadas (Ki67 >=20% sí/no) | Continuas (Ki67 0-100% como spline) | Continuas + interacciones automáticas |
| **AUC esperado** | ~0,75 (referencia: Z1071 con subtipo+régimen; nomogramas literatura-based reportados ~0,72-0,78) | ~0,80 (Zheng 2024 PUCH nomograma reportó AUC 0,84-0,87 en construcción n=600) | ~0,82-0,87 con validación interna; ~0,78-0,82 esperado en externa |
| **Tiempo para usar** | <30 segundos | 2-5 minutos | <1 minuto con UI; semanas para entrenar |
| **Uso recomendado** | Consulta rápida en cirugía / urgencia | Discusión comité de tumores compleja | Implementación rutinaria en flujo del hospital |
| **Esfuerzo desarrollo** | **Hecho** | **Hecho** | **Requiere proyecto** (ver §Roadmap) |
| **Validación externa** | Indirecta (heredada de coeficientes) | Indirecta + sensibilidad del meta-modelo | Necesaria (cross-validation + cohorte externa) |
| **Mantenimiento** | Actualizar 1×/año cuando salen estudios pivotales nuevos | Idem + re-correr meta-regresión | Re-entrenar cada 1-2 años con datos acumulados |

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## Cuándo usar cada nivel

### Nivel 1 — Sesión clínica diaria / quirófano

**Escenarios típicos**:
- Visita pre-quirúrgica de cirugía de mama (15 minutos por paciente).
- Consulta de urgencia oncomédica con duda axilar.
- Triage rápido en comité de tumores (selección de casos a profundizar).
- Educación a residentes / sesiones clínicas.

**Modalidades de uso**:
- **HTML local**: doble click, sin instalación. Para uso en consulta o quirófano.
- **Excel**: para listados de pacientes o exports a historia clínica.
- **Python una línea**: para integración en scripts internos del hospital.

**Salida típica**: probabilidad puntual + banda categórica (baja/media/alta).

**Confianza**: válido para **ordenar pacientes** por probabilidad y para **decisión binaria** TAD vs ALND. NO usar para distinguir 52% vs 55% — esa precisión no la tiene.

### Nivel 2 — Comité de tumores complejo

**Escenarios típicos**:
- Caso límite cN1 borderline cN2 con duda de plan.
- Paciente con preferencia fuerte por evitar ALND y necesidad de cuantificar incertidumbre.
- Discusión sobre desviación de guías (ej. omisión ALND con cN2 inicial).
- Caso clínico para publicación / paper de revisión.

**Modalidades**:
- Nomograma gráfico (puntos por covariable; ver `nivel2_metaregresion/nomograma.png` cuando esté listo).
- Output Python con IC95% explícito.

**Salida típica**: 0,52 [IC95% 0,38-0,67] + curva de calibración meta-analítica.

**Confianza**: útil para **comunicar incertidumbre real** al comité y a la paciente. El IC capta heterogeneidad entre estudios, no la individual residual.

### Nivel 3 (futuro) — Implementación rutina + research

**Escenarios típicos**:
- Sistema integrado en historia clínica electrónica del hospital.
- Soporte decisional automatizado en el flujo de comité.
- Base para auditoría de calidad (¿estamos siguiendo nuestra propia recomendación?).
- Paper publicable de cohorte propia (Sergio + servicio + estadístico).

**Modalidades**:
- API REST en SaaS o intranet hospitalaria.
- Integración FHIR/HL7 con la historia.

**Salida típica**: probabilidad + IC95% + explicabilidad (SHAP por feature) + comparación con cohorte histórica del propio hospital.

**Confianza**: la más alta — calibrada en datos reales del centro. **Requiere validación externa** antes de uso clínico generalizado.

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## Roadmap para Sergio (Nivel 3)

Pasos sugeridos para llevar el predictor de "literatura-based" a "institucional ML-based":

### Fase 0 — Inventario (1-2 meses)
- Identificar la base de datos del servicio: ¿cuántas pacientes cN+ tratadas con NAC entre 2015-2025? Estimación realista: 30-80 pacientes/año por servicio grande → **300-800 pacientes acumuladas**.
- Auditar calidad de los datos: ¿qué % tienen subtipo completo, régimen detallado, ypN0 documentado en AP? Idealmente >85% completitud para variables clave.
- Permisos: comité de ética, CEIm, RGPD (consentimiento para uso retrospectivo o waiver).

### Fase 1 — Construcción del dataset (2-3 meses)
- Extracción estructurada: una fila por paciente, variables del data dictionary + outcome ypN0 (sí/no) + meta-outcomes (recurrencia axilar a 5 años si disponible).
- Linkage con AP definitiva (no AP del BAG).
- Curación: revisar inconsistencias, codificar histología, censurar pérdidas de seguimiento.
- Resultado: tabla `cohorte_sergio.csv` con ≥300 filas y ~25 columnas.

### Fase 2 — Validación de Nivel 1/2 en datos propios (1 mes)
- Aplicar Nivel 1 y Nivel 2 a la cohorte. Calcular AUC y calibración (curva pendiente-intercept).
- Si la calibración es buena (slope 0,8-1,2, intercept ~0) → publicar como validación externa española de Nivel 2. **Esto solo ya es un paper**.
- Si la calibración es mala → identificar dónde sesga (¿más ALND? ¿más TNBC con pembro?).

### Fase 3 — Entrenamiento Nivel 3 (2-3 meses)
- Modelos candidatos: regresión logística penalizada (LASSO/ElasticNet) como baseline; XGBoost o LightGBM como challenger; calibration por Platt o isotonic.
- Cross-validation 5-fold + cohorte externa si Sergio puede colaborar con otro servicio (multicéntrico).
- Métricas: AUC, Brier score, calibration slope/intercept, decision curve analysis (DCA).
- Interpretabilidad: SHAP values por paciente, importancia de features.

### Fase 4 — Publicación + despliegue (3-6 meses)
- Manuscrito: target **Ann Surg Oncol**, **EJSO**, **Breast Cancer Res Treat** o **JAMA Surg** si la cohorte es grande y multicéntrica.
- Deployment: container Docker, web app interna del hospital, integración HCE.
- Mantenimiento: re-entrenar anualmente, monitorizar drift.

### Productos esperados
- Cohorte clínica documentada (activo permanente).
- 1-2 papers (validación externa + nuevo modelo).
- Herramienta clínica institucional con calibración local.
- Posición de Sergio como referente local/nacional en de-escalada axilar.

### Riesgo principal
La cohorte puede ser demasiado pequeña para ML clásico. Mitigación: empezar con regresión logística penalizada (necesita 10-15 eventos por variable; con 300 pacientes y 30-40% ypN0, da 90-120 eventos, suficiente para 6-10 variables — adecuado para un modelo parsimonioso pero no para deep learning).

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## Resumen ejecutivo

- **Para uso clínico hoy**: Nivel 1 (HTML/Excel) + el manual clínico. Suficiente para decisión TAD vs ALND en >80% de casos.
- **Para casos complejos en comité**: Nivel 2 (nomograma + IC). Cuando hace falta cuantificar incertidumbre.
- **Para el futuro**: Nivel 3 es el activo estratégico del servicio. Requiere proyecto formal (12-18 meses) pero produce paper publicable + herramienta clínica calibrada localmente.

Documentos complementarios:
- [`manual_clinico.md`](manual_clinico.md) — uso clínico paso a paso.
- [`limitaciones.md`](limitaciones.md) — qué no hacer.
- [`casos_clinicos_uso.md`](casos_clinicos_uso.md) — 10 viñetas resueltas.
- [`08_guias_clinicas/RESUMEN_GUIAS_COMPARATIVO.md`](../../08_guias_clinicas/RESUMEN_GUIAS_COMPARATIVO.md) — guías que el predictor complementa.
