Türk Kadınlarında Meme Kanseri Risk Değerlendirmesi için Gail, NSABP ve NCI Risk Analiz Modellerinin Duyarlılıkları

Giriş: Kadınlarda en sık görülen kanser olan meme kanserine karşı en iyi koruma erken tanıdır. Meme kanseri gelişimi için yüksek riskli bireyleri tanımlamak için en sık kullanılan risk değerlendirme yöntemleri Gail ve modifikasyonları olan National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project (NSABP) ve National Cancer Institute NCI modelleridir. Araştırmamızda bu modellerin duyarlılıklarını değerlendirmeyi amaçladık. Materyal ve Metot: Ankara Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi ve Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde, Nisan 1998 ile Aralık 2014 tarihleri arasında, meme kanseri tanısı almış 1333 hastayı retrospektif olarak değerlendirdik. Bulgular: Gail modeli hastaların %32,52’ sini yüksek riskli olarak tanımladı. NSABP %15,48 ve NCI modeli %19,39 hastayı yüksek riskli olarak tanımladı. Sonuç: Üç modelin duyarlılığını karşılaştırdığımızda Gail modeli en duyarlısıdır; fakat zaten meme kanseri gelişmiş olan hastaların sadece %32,52’ sini yüksek riskli olarak tanımlayabilmiştir. Sonuçlar arasında korelasyon vardı; ama anlamlı derecede farklı idi. Biz, bu üç modelin, düşük duyarlılık ve zayıf uyuşmalarına bağlı olarak, Türk kadınlarına uygun olmadığına karar verdik. Türk kadınları için, farklı parametreler eklenerek yeni bir risk değerlendirme modeli geliştirilmesine ihtiyaç vardır.

Sensitivities of the Gail, NSABP and NCI Risk Analysis Models for Turkish Women for Breast Cancer Risk Assessment

AbstractObjectives: The best protection against breast cancer, the most common cancer in women, is earlydetection. The most commonly used risk assessment tools, identifying women at high risk of developingbreast cancer, are the Gail model and its modifications, National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project(NSABP) and National Cancer Institute (NCI) models. We aimed to evaluate the sensitivities of thesemodels.Materials and Methods: We retrospectively evaluated 1333 patients who had been diagnosed with breastcancer at Ankara Numune Education and Research Hospital and Ankara University Medical Facultybetween April 1998 and December 2014.Results: The Gail model identified 32.52% of the patients as being at high risk. The model NSABP identified15.48% as being at high risk and the NCI identified 19.39 %.Conclusion: Comparison of the sensitivity of three models revealed Gail model as the most sensitive one,but it only identified 32.52 % of the patients who developed breast cancer as being at high risk. There was acorrelation between the results, but results were significantly different. We conclude that these threemodels are not applicable to Turkish women due to their low sensitivity and poor concordance. There is aneed to develop a new risk assessment model with the addition of different parameters for Turkish women.

___

  • 1. Donegan WL. Introduction to history of breast cancer. In: Donegan WL, Spratt JS editors. Cancer of the breast. 7th ed. Philadelphia, PA, USA: Saunders; 1995:1‐5.
  • 2. Iglehart JD. The breast. In: Sabiston DC editors. Textbook of Surgery. 14th ed. Philadelphia, PA, USA: Saunders; 1995:510‐50.
  • 3. Jemal A, Bray F, Center MM, Ferlay J, Ward E, Forman D. Global cancer statistics. Ca Cancer J Clin 2011;61:69‐90.
  • 4. Siegel R, Ma J, Zou Z, Jemal A. Cancer Statistics 2014. Ca Cancer J Clin 2014;64:9–29.
  • 5. Ozmen V. Breast cancer in the world and Turkey. J Breast Health 2008;4:2‐5.
  • 6. Kose MR, Bora Başara B, Güler C, Yentür GK. T.C. Sağlık Bakanlığı. Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2013. Ankara: Sentez Matbaacılık ve Yayıncılık; 2014.
  • 7. Gail MH, Brinton LA, Byar DP, Corle DK, Green SB, Schairer C, Mulvihill JJ. Projecting individualized probabilities of developing breast cancer for white females who are being examined annually. J Natl Cancer Inst 1989;81:1879‐86.
  • 8. Matsuno RK, Costantino JP, Ziegler RG, Anderson GL, Li H, Pee D, Gail MH. Projecting individualized absolute invasive breast cancer risk in Asian and Pacific Islander American women. J Natl Cancer Inst 2011;103:951–61.
  • 9. Nadeem R, Abu‐Rustum MD, Herbolsheimer DO. Breast Cancer Risk Assessment in Indigent Women at a Public Hospital. Gynecologic Oncology 2001;81:287‐90.
  • 10. Euhus DM, Leitch AM, Huth JF, Peters GN. Limitations of the Gail model in the specialized breast cancer risk assessment clinic. Breast J 2002;8:23‐7.
  • 11. McTiernan A, Kuniyuki A, Yasui Y, Bowen D, Burke W, Culver JB, Anderson R, Durfy S. Comparisons of two breast cancer risk estimates in women with a family history of breast cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2001;10:333‐8.
  • 12. MacKarem G, Roche CA, Hughes KS. The effectiveness of the Gail model in estimating risk for development of breast cancer in women under 40 years of age. Breast J 2001;7:34‐9. 13. Detailed Breast Cancer Risk Calculator. http://www.halls.md/breast/risk.htm (Date of access: 22th November 2017).
  • 14. National Cancer Institute. http://www.cancer.gov/bcrisktool (Date of access: 22th November 2017).
  • 15. Kaur JS, Roubidoux MA, Sloan J, Novotny P. Can the Gail Model be useful in American Indian and Alaska Native populations? Cancer 2004;1:5.
  • 16. Costantino JP, Gail MH, Pee D, Anderson S, Redmond CK, Benichou J, Wieand HS. Validation studies for models projecting the risk of invasive and total breast cancer incidence. J Natl Cancer Inst 1999;91:1541‐8.
  • 17. Pastor Climente IP, Morales Suárez‐Varela MM, Llopis González A, Magraner Gil JF. Application of the Gail method of calculating risk in the population of Valencia. Clin Transl Oncol 2005;7:336‐43.
  • 18. Adams‐Campbell LL, Makambi KH, Palmer JR, Rosenberg L. Diagnostic accuracy of the Gail model in the Black Women's Health Study. Breast J 2007;13:332‐6.
  • 19. Erbil N, Dundar N, Inan C, Bolukbas N. Breast cancer risk assessment using the Gail model: a Turkish study. Asian Pacific journal of cancer prevention: APJCP 2015;16:303‐6.
  • 20. Kartal M, Ozcakar N, Hatipoglu S, Tan MN, Guldal AD. Breast cancer risk perceptions of Turkish women attending primary care: a cross‐sectional study. BMC women's health 2014;14:152‐3.
  • 21. Ulusoy C, Kepenekci I, Kose K, Aydıntug S, Cam R. Applicability of the Gail model for breast cancer risk assessment in Turkish female population and evaluation of breastfeeding as a risk factor. Breast cancer research and treatment 2010;120:419‐24.
  • 22. Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 1977;33:159–74.
Ankara Medical Journal-Cover
  • Başlangıç: 2014
  • Yayıncı: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Depresyon Hastalarında Nörodavranışsal Kognitif Durum Değerlendirme Testi Sonuçları

Vahap Ozan KOTAN, Zeynep KOTAN, Birgül AYDIN, Selçuk KIRLI

Tıbbi Sülük Tedavisi: Hirudoterapi

Hüseyin AYHAN, Salih MOLLAHALİLOĞLU

Koruyucu Diş Hekimliği Hizmetlerine Genel Bir Bakış

Dilek ÖZTAŞ, İrep Karataş ERAY, Gamze Bozcuk GÜZELDEMİRCİ

Ankilozan Spondilitte Hastalık Algısının Yaşam Kalitesi Üzerine Etkisi

Berat MERYEM ALKAN, Selami AKKUŞ, Nebahat SEZER, Lale AKTEKİN AKBULUT, Fatma Gülçin URAL, Sinem Bozkurt

Bilinmeyen Ateş Etiyolojisinde Girişimsel Hematolojik Tetkiklerin Yeri

Rahmet GÜNER, Aydan KILIÇARSLAN, İmdat DİLEK, Sema AKINCI, İmran HASANOĞLU, Samet YAMAN, Ayşe KALEM KAYA, Şule Mine BAKANAY ÖZTÜRK, Aysun ŞENTÜRK YILMAZ, Mehmet GÜNDÜZ

Türk Kadınlarında Meme Kanseri Risk Değerlendirmesi için Gail, NSABP ve NCI Risk Analiz Modellerinin Duyarlılıkları

Betül BOZKURT, Elif ATEŞ, Ragıp ÇAM

Hemşirelerin Deneyimledikleri Ahlaki Sorunlar

Fatoş KORKMAZ, Özlem MUSTAFBAYLI, Işıl YERLİKAYA

Bir Eğitim ve Araştırma Hastanesinin Aile Hekimliği Poliklinikleri ile Eğitim Aile Sağlığı Merkezi Polikliniklerine Başvuran Hastaların Kayıtlarının Karşılaştırılması

Çağdaş Emin MAÇ, Güzin Zeren ÖZTÜRK

Hastalar ve Yakınlarının Sağlık Çalışanlarına Yönelik Şiddetin Nedenleri Konusunda Görüş ve Tutumlarının Değerlendirilmesi

Sevil ÖZDEMİR TALAK, Aylin BAYDAR ARTANTAŞ

Türkiye’de Katastrofik Sağlık Harcamaları ve Sağlık Hizmetlerinden Memnuniyet Oranı ile İlişkisi

Hasan BAĞCI, Selim Yavuz SANİSOĞLU, Afra ALKAN, Mehmet ATASEVER, Zafer KARACA