ABSTRACT Relative survival has been used as a measure of the temporal evolution of the excess risk of death of a cohort of patients diagnosed with cancer, taking into account the mortality of a reference population. Once the excess risk of death has been estimated, three probabilities can be computed at time T: 1) the crude probability of death associated with the cause of initial diagnosis (disease under study), 2) the crude probability of death associated with other causes, and 3) the probability of absolute survival in the cohort at time T. This paper presents the WebSurvCa application (https://shiny.snpstats.net/WebSurvCa/), whereby hospital-based and population-based cancer registries and registries of other diseases can estimate such probabilities in their cohorts by selecting the mortality of the relevant region (reference population).

RESUMEN La supervivencia relativa se ha utilizado habitualmente como medida de la evolución temporal del exceso de riesgo de mortalidad en cohortes de pacientes diagnosticados de cáncer, teniendo en cuenta la mortalidad de una población de referencia. Una vez estimado el exceso de riesgo de mortalidad pueden calcularse tres probabilidades acumuladas a un tiempo T: 1) la probabilidad de fallecer asociada a la causa de diagnóstico inicial (enfermedad en estudio), 2) la probabilidad de fallecer asociada a otras causas, y 3) la probabilidad de supervivencia absoluta en la cohorte a un tiempo T. Este trabajo presenta la aplicación WebSurvCa (https://shiny.snpstats.net/WebSurvCa/), mediante la cual los registros de cáncer de base hospitalaria y poblacional, y los registros de otras enfermedades, estiman dichas probabilidades en sus cohortes seleccionando como población de referencia la mortalidad de la comunidad autónoma que consideren.

ABSTRACT Relative survival has been used as a measure of the temporal evolution of the excess risk of death of a cohort of patients diagnosed with cancer, taking into account the mortality of a reference population. Once the excess risk of death has been estimated, three probabilities can be computed at time T: 1) the crude probability of death associated with the cause of initial diagnosis (disease under study), 2) the crude probability of death associated with other causes, and 3) the probability of absolute survival in the cohort at time T. This paper presents the WebSurvCa application (https://shiny.snpstats.net/WebSurvCa/), whereby hospital-based and population-based cancer registries and registries of other diseases can estimate such probabilities in their cohorts by selecting the mortality of the relevant region (reference population).

RESUMEN La supervivencia relativa se ha utilizado habitualmente como medida de la evolución temporal del exceso de riesgo de mortalidad en cohortes de pacientes diagnosticados de cáncer, teniendo en cuenta la mortalidad de una población de referencia. Una vez estimado el exceso de riesgo de mortalidad pueden calcularse tres probabilidades acumuladas a un tiempo T: 1) la probabilidad de fallecer asociada a la causa de diagnóstico inicial (enfermedad en estudio), 2) la probabilidad de fallecer asociada a otras causas, y 3) la probabilidad de supervivencia absoluta en la cohorte a un tiempo T. Este trabajo presenta la aplicación WebSurvCa (https://shiny.snpstats.net/WebSurvCa/), mediante la cual los registros de cáncer de base hospitalaria y poblacional, y los registros de otras enfermedades, estiman dichas probabilidades en sus cohortes seleccionando como población de referencia la mortalidad de la comunidad autónoma que consideren.

Terminal chronic renal failure patients show early insulin resistance (IR), characterised by alterations in the hydrocarbon metabolism and hyperinsulinaemia generally associated with dyslipidaemia and a proinflammatory condition. Cardiovascular disease (CVD) is the main cause of mortality in patients on dialysis. There is a strong association between IR, hyperinsulinism and CV disease. The objective of this study was to evaluate the effect of peritoneal dialysis (PD) on IR and its effects on the subsequent CVD morbidity and mortality in nondiabetic uraemic patients. It involved 69 nondiabetic patients on PD, 35 incident patients (<3 months on PD) and 34 prevalent patients (>3 months on PD), with 2 estimated insulin resistance measurements 12 months apart using the insulin resistance index (HOMAIR). The mean HOMAIR value in incident patients was 1.8±1.3 and 2.2±2.1 at baseline situation and at 12 months respectively (not significant [NS]). In prevalent patients these values were 2.3±1.3 and 2.5±2.2 (NS). In our study, the mean glucose, insulin and IR concentrations measured by the HOMAIR and QUICKI indexes (the latter being a quantitative control for insulin sensitivity control) were similar at baseline situation and the following year, in both incident and prevalent patients. We did not find any significant differences in relation to CVD comorbidity, ischaemic heart disease, heart failure or cerebrovascular or peripheral comorbidity neither in the HOMAIR index or insulin levels. To conclude, nondiabetic patients on PD do not display a significant increase in HOMAIR levels and this remains the case over time when on dialysis.

Los pacientes con enfermedad renal crónica terminal muestran precozmente resistencia insulínica (RI), caracterizada por alteraciones en el metabolismo hidrocarbonado e hiperinsulinemia generalmente asociada a dislipemia y a un patrón pro inflamatorio. La enfermedad cardiovascular (CV) constituye la principal causa de mortalidad en los pacientes en diálisis. Existe una fuerte asociación entre RI, hiperinsulinismo y enfermedad CV. El objetivo del presente estudio fue evaluar el efecto de la diálisis peritoneal (DP) sobre la RI y sus efectos sobre la morbimortalidad CV subsiguiente en pacientes urémicos no diabéticos. Se incluyeron 69 pacientes no diabéticos en DP, 35 incidentes (< 3 meses en DP) y 34 prevalentes (> 3 meses en DP), con 2 mediciones de resistencia insulínica estimada mediante el índice de resistencia a la insulina (HOMAIR), separadas entre sí por 12 meses. El valor medio de HOMAIR en pacientes incidentes fue 1,8 ± 1,3 y 2,2 ± 2,1 en situación basal y a los 12 meses, respectivamente (no significativa [ns]). En pacientes prevalentes estos valores fueron 2,3 ± 1,3 y 2,5 ± 2,2 (ns). En nuestro estudio, las concentraciones medias de glucosa, insulina y RI medida por el HOMAIR y QUICKI (índice cuantitativo de control de la sensibilidad a la insulina) fueron similares en situación basal y al año de seguimiento, tanto en incidentes como en prevalentes. No objetivamos diferencias significativas en relación con la comorbilidad CV, cardiopatía isquémica, insuficiencia cardíaca o comorbilidad vascular cerebral o periférica, ni en función del índice HOMAIR, ni en el de los niveles de insulina. En conclusión, los pacientes no diabéticos en DP no presentan elevación significativa de los niveles de HOMAIR, ni se modifica con paso del tiempo en diálisis, lo que sugiere que la DP no es un factor de riesgo de RI. El hecho de que los índices de RI no se asocien a morbilidad o mortalidad CV parece sugerir el menor peso de este factor en el ámbito de la DP.