Analiză a modelelor statistice pentru evaluarea riscului de cancer mamar
Cercetătorii de la Trinity College Dublin, Spitalul St. James și instituții colaboratoare au efectuat cea mai cuprinzătoare revizuire de până acum a instrumentelor utilizate pentru a estima riscul de cancer mamar la femeile cu istoric familial al acestei boli.
Rezultatele, prezentate la întâlnirea anuală a Societății Americane de Oncologie Clinică (ASCO), sugerează că, deși unele modele de risc utilizate frecvent funcționează rezonabil, niciunul nu este extrem de precis în identificarea femeilor care vor dezvolta cancer mamar.
Femeile cu un istoric familial de cancer mamar sunt adesea supuse unei evaluări a riscului lor de a dezvolta boala. În cadrul acestei evaluări, medicii folosesc modele statistice care prezic probabilitatea ca o femeie să dezvolte cancer mamar în viitor. Acest lucru este esențial pentru a ghida deciziile legate de screening și prevenție, cum ar fi momentul la care să înceapă mamografiile sau scanările RMN, dacă să se ofere medicamente care reduc riscul sau, în unele cazuri, dacă să se ia în considerare o intervenție chirurgicală preventivă de îndepărtare a sânilor.
Până acum, a existat puțină claritate cu privire la modelele care funcționează cel mai bine pentru acest grup.
Revizuirea Cochrane a analizat 45 de studii care examinează modelele de risc de cancer mamar la femeile cu istoric familial. Cercetătorii au evaluat cât de precis au prezis modelele riscul viitor de cancer mamar. Patru modele au fost studiate suficient de des pentru a permite o analiză detaliată: Gail (BCRAT), Tyrer-Cuzick (IBIS), BOADICEA și BRCAPRO.
Unele modele au avut performanțe mai bune decât altele, dar există în continuare loc pentru îmbunătățiri.
În ceea ce privește riscul viitor de cancer mamar, revizuirea a constatat că modelul BOADICEA a avut cea mai bună performanță generală în rândul femeilor cu un istoric familial de cancer mamar. Modelele Gail și BOADICEA au generat estimări ale riscurilor care erau, în general, apropiate de numărul real de cazuri de cancer mamar care au avut loc în studii. Totuși, modelul Tyrer-Cuzick tindea să supraestimeze riscul, iar BRCAPRO tindea să subestimeze riscul.
Când cercetătorii au examinat cât de bine puteau modelele să distingă între femeile care au dezvoltat sau nu cancer mamar – cunoscută tehnic ca acuratețe discriminatorie – toate modelele au arătat o performanță modestă, dar niciunul nu s-a apropiat de precizia necesară pentru a personaliza pe deplin îngrijirea.
Autorul principal, Dr. Sarah McGarrigle, a explicat că rezultatele subliniază atât valoarea, cât și limitele acestor modele în predicția riscului.
„Aceste instrumente sunt deja folosite pe scară largă în practica clinică, iar acum avem o imagine mai clară asupra acurateței lor la femeile cu un istoric familial de cancer mamar. Rezultatele noastre sugerează că aceste instrumente au valoare în sprijinul evaluării riscurilor și că acest lucru este încurajator, dar mai avem mult de lucru,” a adăugat Dr. McGarrigle.
Conform autorilor, rezultatele susțin continuarea eforturilor de îmbunătățire a evaluării personalizate a riscului de cancer mamar, în special pentru femeile cu un istoric familial puternic al bolii.
„Pentru femeile care sunt expuse unui risc crescut pe baza istoricului lor familial de cancer mamar, înțelegerea riscului personal poate influența unele dintre cele mai importante decizii din viața lor, precum frecvența screening-ului și dacă să ia în considerare tratamente preventive,” a explicat profesorul Elizabeth Connolly. „Este extrem de important ca instrumentele pe care le folosim pentru a ghida aceste discuții să fie cât mai precise posibil. Nu am ajuns încă acolo, dar facem progrese, iar această revizuire ne ajută să indicăm direcția de urmat.”
Multe dintre studiile care evaluează aceste modele au fost de calitate slabă sau neclară, limitând încrederea în unele dintre rezultate.
„Studii de calitate superioară și continuarea îmbunătățirii acestor modele sunt necesare pentru ca femeile și clinicienii să poată lua decizii bazate pe cele mai precise informații posibile,” a adăugat McGarrigle.
