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Modelos estatísticos para previsão de metástases axilares em câncer de mama em pacientes submetidos à biópsia de linfonodo sentinela

Bevilacqua, José Luiz Barbosa

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Medicina 2005-09-21

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Modelos estatísticos para previsão de metástases axilares em câncer de mama em pacientes submetidos à biópsia de linfonodo sentinela
  • Autor: Bevilacqua, José Luiz Barbosa
  • Orientador: Bevilacqua, Ruy Geraldo; Rodrigues Junior, Aldo Junqueira
  • Assuntos: Biópsia De Linfonodo Sentinela; Prognóstico; Linfonodos; Metástase Neoplásica; Modelos Estatísticos; Neoplasias Mamárias/Epidemiologia; Prognosis; Neoplasm Metastasis; Models Statistical; Lymph Nodes; Breast Neoplasms/Epidemiology; Sentinel Lymph Node Biopsy
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: INTRODUÇÃO: O status axilar é o fator prognóstico mais importante em câncer de mama. A biópsia de linfonodo sentinela (BLS) tornou-se o procedimento padrão no estadiamento axilar em pacientes com axila clinicamente negativa. O procedimento recomendado para pacientes com metástase em linfonodo sentinela (LS) inclui a linfadenectomia axilar completa (LAC). Porém questiona-se a necessidade da LAC em todos os pacientes com metástase em LS (MLS), particularmente naqueles com baixo risco de metástase em linfonodos axilares adicionais (Não-LS). Estimar de forma precisa a probabilidade de MLS e metástase em Não-LS (MNão-LS) pode auxiliar em muito o processo de decisão terapêutica. Os dados publicados referentes aos fatores preditivos de MLS e MNão-LS são de certa forma escassos. A forma de como esses dados são apresentados – geralmente expressos como razão de chance (odds-ratio) – dificulta o cálculo de probabilidade de MLS ou MNão-LS para um paciente em específico. Nesta tese, dois modelos de previsão computadorizados de fácil utilização foram desenvolvidos, utilizando-se um grande número de casos, para facilitar o cálculo de probabilidade de MLS e MNão-LS. MÉTODOS: Todos os dados clínico-patológicos foram coletados do banco de dados prospectivo de LS do Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), Nova York, EUA. Os projetos de desenvolvimento de ambos os modelos foram aprovados pelo Institutional Review Board do MSKCC. Dois modelos foram desenvolvidos: Modelo de MLS (Modelo LS) e Modelo de metástase em Não-LS (Modelo Não-LS). No Modelo LS, os achados clínico-patológicos de 4.115 procedimentos subseqüentes de BLS (amostra de modelagem) foram submetidos à análise de regressão logística multivariada para se criar um modelo de previsão de MLS. Um software baseado nesse modelo foi desenvolvido utilizando-se as variáveis: idade, tamanho do tumor, tipo histológico, invasão vásculo-linfática (IVL), localização do tumor e multifocalidade. Esse modelo foi validado em uma amostra distinta (amostra de validação) com 1.792 BLSs subseqüentes. No Modelo Não-LS, os achados patológicos do tumor primário e das MLS, obtidas de 702 procedimentos de BLS (amostra de modelagem) em pacientes submetidos à LAC, foram submetidos à análise de regressão logística multivariada para se criar um modelo de previsão de MNão-LS. Um nomograma e um software baseados nesse modelo foram desenvolvidos utilizando-se as variáveis: tamanho do tumor, tipo histológico, grau nuclear, IVL, multifocalidade, receptor de estrógeno, método de detecção da MLS, número de LS positivos, número de LS negativos. Esse modelo foi validado em uma amostra distinta (amostra de validação) com 373 casos subseqüentes. RESULTADOS: O software do Modelo LS na amostra de modelagem mostrou-se adequado, com a área sob a curva de características operacionais (ROC) de 0,76. Quando aplicado na amostra de validação, o Modelo LS também previu de forma acurada as probabilidades de MLS (ROC = 0,76). O software e o nomograma do Modelo Não-LS na amostra de modelagem apresentaram uma área ob a curva ROC de 0,76 e, na amostra de validação, 0,77. CONCLUSÕES: Dois softwares de fácil utilização foram desenvolvidos, utilizando-se informações comumente disponíveis pelo cirurgião para calcular para o paciente a probabilidade de MLS e MNão-LS de forma precisa, fácil e individualizada. O software do Modelo LS não deve ser utilizado, porém, para se evitar a BLS. Para download dos softawares clique em: www.mastologia.com .
  • DOI: 10.11606/T.5.2005.tde-21122005-112536
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Medicina
  • Data de criação/publicação: 2005-09-21
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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