Estimativa de risco de câncer de mama, segundo o modelo de Gail, em uma população submetida a rastreamento mamográfico em Porto Alegre
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Data
2009Autor
Orientador
Nível acadêmico
Mestrado
Tipo
Assunto
Resumo
Introdução: No Sul do Brasil, o câncer de mama é a primeira causa de óbito por câncer em mulheres entre 30-69 anos de idade e se observam taxas crescentes de incidência e mortalidade pela doença. Vários modelos para estimativa do risco de desenvolver câncer de mama foram criados na Europa e América do Norte, sendo que um dos modelos mais utilizados é o de Gail. Este modelo foi validado na América do Norte, mas não há relatos publicados disponíveis nas principais bases de dados sobre a sua perfo ...
Introdução: No Sul do Brasil, o câncer de mama é a primeira causa de óbito por câncer em mulheres entre 30-69 anos de idade e se observam taxas crescentes de incidência e mortalidade pela doença. Vários modelos para estimativa do risco de desenvolver câncer de mama foram criados na Europa e América do Norte, sendo que um dos modelos mais utilizados é o de Gail. Este modelo foi validado na América do Norte, mas não há relatos publicados disponíveis nas principais bases de dados sobre a sua performance e sobre o comportamento de suas variáveis em mulheres na América Latina. No Brasil, relatos sobre o perfil de risco para câncer de mama em mulheres submetidas a rastreamento mamográfico são inexistentes. Materiais e métodos: Estudo transversal descritivo, em amostra não-selecionada de 3665 mulheres de 40 a 69 anos, sem câncer de mama e participantes de um programa de rastreamento mamográfico populacional na cidade de Porto Alegre, Sul do Brasil. Informações clínicas e radiológicas foram obtidas por revisão de prontuário e as estimativas de risco para câncer de mama foram calculadas utilizando o modelo de Gail (modelo de Gail versão 2). Resultados: A idade média da amostra de 3665 mulheres foi 51,2 anos e 81,2% autodenominaram-se brancas. As idades médias na menarca e nascimento do primeiro filho vivo foram 12,9 e 21,5 anos, respectivamente. Apenas 97 (2,6%) haviam realizado biópsia, e destas, apenas uma apresentou hiperplasia. História familiar de 1º grau de câncer de mama foi relatada por 4,5% das mulheres. As estimativas médias da amostra de desenvolver câncer de mama pelo modelo de Gail em 5 anos e até os 90 anos de idade foram 1.0% (range 0,4-4,8%; SD=0,4) e 7,9% (range 2,6-39,0%, SD=2,6), respectivamente. Utilizando o mesmo modelo, 6,7% das mulheres apresentaram risco estimado de desenvolver câncer de mama >= 1,67% em 5 anos. Não houve diferença estatisticamente significativa em relação à IMC (p=0,423) e BI-RADS (p=0,954). Entretanto, foi observado diferença estatisticamente significativa nesta estimativa em relação às diferentes categorias de densidade mamográfica; quanto maior o Gail vital, maior a densidade mamográfica (categorias A+B em relação às demais; p<0,001). Conclusões: A amostra estudada apresentou um risco estimado dentro do esperado para a população geral, de acordo com o esperado em outros países. Nenhum dos fatores de risco tradicionalmente incluídos no modelo de Gail foi muito prevalente. A validação deste modelo na América Latina deve ser realizada e talvez a inclusão de outras variáveis, como densidade mamográfica e IMC, pode melhorar sua acurácia. ...
Abstract
Background: In southern Brazil, breast cancer is the main cause of death from cancer in women between the ages of 30 and 69 years; and increasing rates of incidence and mortality caused by this disease have been observed. Several models to estimate risk of developing breast cancer have been created in Europe and North America. The Gail model, one of the most frequently used methods, has been validated in North America, but no published reports are available in main databases about its performan ...
Background: In southern Brazil, breast cancer is the main cause of death from cancer in women between the ages of 30 and 69 years; and increasing rates of incidence and mortality caused by this disease have been observed. Several models to estimate risk of developing breast cancer have been created in Europe and North America. The Gail model, one of the most frequently used methods, has been validated in North America, but no published reports are available in main databases about its performance and accuracy in Latin American women. In Brazil, there are no reports on the breast cancer risk profile of women submitted to mammographic screening. Methods: Cross-sectional descriptive study, in an unselected sample of 3,665 women aged 40-69 years, unaffected by breast cancer, and participating in a mammographic screening program in the city of Porto Alegre, southern Brazil an area with high breast cancer incidence and mortality rates. Clinical and radiological data were obtained by review of medical records and estimates of risk for breast cancer were calculated using the Gail model (version 2). Results: Mean age was 51.2 years and 81.2% of the women declared themselves as white. Mean ages of menarche and birth of the first live birth were 12.9 and 21.5 years, respectively. Only 97 (2.6%) of the women had been submitted to a breast biopsy, and only one was diagnosed with atypical hyperplasia. Breast cancer in first degree relatives was reported by 4.5%. Mean estimates for developing breast cancer were 1.0% (range: 0.4-4.8%; SD=0.4) and 7.9% (range 2.6-39.0%, SD=2.6) in 5 years and by age 90, respectively. A 5-year estimated breast cancer risk >= 1.67% was observed in 6.7% of the sample. No statistically significant difference of Gail vital was observed in relation to BMI (p=0.423) and BI-RADS (p=0.954). However, we observed a significant difference in this estimation with different categories of breast density, with higher risk estimates in women with higher breast densities (categories A+B in relation to others categories; p<0.001). Conclusions: The sample studied presented risk estimates within the expected range for the general population in other countries. None of the breast cancer risk factors traditionally included in the Gail model was overrepresented. A validation of this model in Latin America should be done, and maybe the addition of more variables, such as mammographic density and BMI, could improve its accuracy. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Medicina. Programa de Pós-Graduação em Medicina: Ciências Médicas.
Coleções
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