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dc.contributor.advisorCapp, Edisonpt_BR
dc.contributor.authorBreyer, Juliana Zenipt_BR
dc.date.accessioned2016-09-15T02:12:43Zpt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/148119pt_BR
dc.description.abstractIntrodução: O câncer de mama tem se mostrado a neoplasia mais incidente entre as mulheres de todo o mundo. Entretanto, percebe-se que a incidência apresenta grande variação geográfica, sugerindo que a ação dos fatores de risco varie acentuadamente entre as diferentes populações. Assim, estudos em determinadas populações sobre os seus fatores determinantes para câncer de mama podem contribuir para melhorar as estratégias de saúde pública, reduzindo sua morbi-mortalidade. Objetivo: Avaliar potenciais fatores de risco para câncer de mama em uma população de Porto Alegre e construir um modelo multivariado com estes fatores para predição de risco de câncer de mama. Delineamento: Estudo de coorte de base populacional. Método: Foram selecionadas 4.242 mulheres com idades entre 40 e 69 anos, sem história pregressa de câncer de mama, em atendimento em unidades básicas de saúde de Porto Alegre, as quais foram submetidas a rastreamento mamográfico. Elas foram avaliadas em relação aos seguintes fatores de risco: raça, tabagismo, etilismo, idade da menarca, idade do nascimento do primeiro filho, número de gestações, idade da última gestação, tempo de amamentação, história de ooforectomia e histerectomia, idade da menopausa, tempo de uso de reposição hormonal, uso de contraceptivo hormonal, histórico de biópsias mamárias, história familiar, peso e altura. A coleta de dados referente aos potenciais fatores de risco para câncer de mama foi realizada em dois momentos distintos, sendo a primeira coleta realizada durante o período de recrutamento das participantes compreendido entre os anos de 2004 e 2006 nas unidades básicas de saúde e a segunda coleta de dados foi realizada no momento em que as participantes compareciam ao centro de referência para a primeira visita de rastreamento mamográfico. As variáveis coletadas em ambos os momentos eram complementares, porém algumas variáveis estavam presentes em ambos os instrumentos de coleta de dados, as quais foram analisadas apenas as variáveis coletadas no segundo momento por serem mais atuais. As variáveis categóricas foram descritas por frequências e percentuais. As variáveis quantitativas com distribuição simétrica foram descritas pela média e o desvio padrão e as variáveis com distribuição assimétrica pela mediana e o intervalo interquartil (percentis 25 e 75). A associação entre câncer de mama e potenciais fatores de risco foi avaliada através de um modelo logístico multivariado. Em todas estas análises, um valor de p abaixo de 0,05 foi considerado estatisticamente significativo e foi analisado e considerado o IC95%. Resultados: Um total de 73 participantes de 4.242 apresentaram diagnóstico de câncer de mama. A análise multivariada considerando todas as pacientes, de 40-69 anos, mostrou que quanto maior a idade (OR=1,08, 95%IC: 1,04-1,12), maior a altura (OR=1,04, 95%IC: 1,00-1,09) e história de biópsia mamária anterior (OR=2,66, 95%IC: 1,38-5,13) estavam associadas a desenvolvimento de câncer de mama. Por outro lado, o número de gestações (OR=0,87, 95%IC: 0,78-0,98) e uso de terapia de reposição hormonal (OR=0,39, 95%IC: 0,20-0,75) foram associados como fator protetor para câncer de mama. Adicionalmente, realizamos análise separando as participantes em grupos de 40-49 anos e 50-69 anos, pois algum fator de risco poderia ter comportamento específico nestas faixas etárias. Nenhum fator de risco adicional foi identificado com esta estratificação etária, sendo que alguns fatores perderam significância estatística. No grupo de 40-49 anos, altura e biópsia mamária anterior mantiveram-se como fatores de risco. No grupo de 50-69, biópsia mamária anterior manteve-se como fator de risco e número de gestações e uso de terapia de reposição hormonal mantiveram-se como fator protetor. Diversas sub-análises não contribuíram para o entendimento como reposição hormonal o qual foi identificado como fator protetor. Conclusão: Em nosso estudo o modelo de predição de risco indica que devem ser avaliadas as seguintes variáveis nesta população específica de 40 a 69 anos: idade, altura, realização de biópsias mamárias anteriores, número de gestações e utilização de terapia de reposição hormonal. Estes achados estão de acordo com a literatura e agregados a outros estudos podem ajudar a compreender melhor o modelo causal de câncer de mama na região sul do Brasil.pt
dc.description.abstractIntroduction: Breast cancer has been the most common cancer among women worldwide. However, it is clear that the incidence has great geographic variation, which suggests that the action of risk factors varies substantially between different populations. Thus, studies on the determining factors for breast cancer in certain populations may contribute to improve public health strategies and reduce morbimortality. Objective: Assess potential risk factors for breast cancer in a population in southern Brazil and build a multivariate model using these factors for breast cancer risk prediction. Methods: 4,242 women aged between 40 and 69 years without a history of breast cancer were selected at primary healthcare facilities in Porto Alegre and submitted to mammographic screening. They were evaluated for the following risk factors: race, smoking, alcohol consumption, age at menarche, age at the birth of first child, number of pregnancies, age at the last pregnancy, duration of breastfeeding, history of oophorectomy and hysterectomy, age at menopause, duration of hormone replacement therapy, use of hormonal contraceptives, history of breast biopsies, family history, weight and height. The collection of data related to potential risk factors for breast cancer was conducted at two different times. The first collection was held during the recruitment of participants from 2004 to 2006 at primary healthcare units and the second data collection was performed at the time the participants went to the reference center for the first mammographic screening visit. The variables collected at both times were complementary, but some variables were present in both data collection instruments, and only the variables collected in the second phase were analyzed because they were more current. Categorical variables were described as frequencies and percentages. Quantitative variables with symmetric distribution were described as the mean and standard deviation, and variables with asymmetrical distribution as median and interquartile range (25th and 75th percentiles). The association between breast cancer and potential risk factors was evaluated using a multivariate logistic model. In all these analyses, a p-value less than 0.05 was considered statistically significant with a 95% CI. Results: A total of 73 participants among 4,242 had a breast cancer diagnosis. The multivariate analysis considering all patients aged 40-69 years showed that older age (OR = 1.08, 95% CI: 1.04-1.12), higher height (OR = 1.04, 95% CI: 1.00-1.09) and history of previous breast biopsy (OR = 2.66, 95% CI: 1.38 - 5.13) were associated with the development of breast cancer. Conversely, the number of pregnancies (OR = 0.87, 95% CI: 0.78-0.98) and use of hormone replacement therapy (OR = 0.39, 95% CI: 0.20 - 0 75) were associated as a protective factor for breast cancer. Additionally, we performed an analysis separating the participants into groups of 40-49 years old and 50-69 years old, since a risk factor could have a specific behavior in these age groups. No additional risk factors were identified within this age bracket, and some factors lost statistical significance. In the 40-49 year old group, height and previous breast biopsy remained as risk factors. In the 50-69 year old group, a previous breast biopsy remained as a risk factor and the number of pregnancies and use of hormone replacement therapy remained as a protective factor. A number of sub-analyses did not help us understand why or how hormone replacement acted as a protective factor. Conclusion: In our study, the risk prediction model indicates that the following variables should be assessed in this specific population from 40 to 69 years old: age, height, having had previous breast biopsies, number of pregnancies, and use of hormone replacement therapy. These findings are consistent with the literature and combined with other studies may help to better understand the causal model of breast cancer in southern Brazil.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectNeoplasias da mamapt_BR
dc.subjectBreast canceren
dc.subjectRisk factorsen
dc.subjectMortalidadept_BR
dc.subjectMortalityen
dc.subjectFatores de riscopt_BR
dc.subjectEtiologyen
dc.subjectEtiologiapt_BR
dc.subjectIncidenceen
dc.subjectIncidênciapt_BR
dc.titleAvaliação de potenciais fatores de risco para câncer de mama em uma população da região sul do Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coHammes, Luciano Serpapt_BR
dc.identifier.nrb000998694pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Medicinapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências da Saúde: Ginecologia e Obstetríciapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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