Gail, nsabp ve ncı risk analiz modellerinin Türk toplumunda meme kanseri riskini değerlendirmede geçerliliği

Abstract

Kadınlarda görülen malign tümörler arasında ilk sırayı alan meme kanserine karşı en iyi koruyucu yöntem erken tanıdır. Erken tanı için riskli hastaların belirlenmesi gerekir. Meme kanseri riskini hesaplayan ek çok risk analiz yöntemi vardır. Günümüzde en yaygın kullanılan risk analiz yöntemi Gail ve bunun modifikasyonları olan NSABP, NCI' dır. Çalışmamızda bu risk analiz yöntemlerinin Türk kadınları için geçerliliğini, daha önce meme kanseri tanısı mevcut olan hastalar üzerinden değerlendirmeyi amaçladık. Çalışmamızda Nisan 1998 – Ocak 2007 tarihleri arasında Ankara Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi 2. Genel Cerrahi Kliniği' nden 446 hasta ve Eylül 1990- Nisan 2006 tarihleri arasında Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Meme Cerrahi Ünitesi' nden meme kanseri tanısı almış ve izlenen 434 hasta retrospektif olarak değerlendirildi.Hastaların Gail, NSABP ve NCI risk analizi için gerekli parametreleri olan, tanı sırasındaki yaşları, menarj yaşları, ilk canlı doğum yaşları, mevcut biyopsi varlığı, birinci derece akrabada meme kanseri öyküsü değerlendirildi. Gail ve NSABP risk hesaplama modellerinde 5 yıllık riski 1.67 üzerinde olan hastalar yüksek riskli olarak değerlendirildi. NCI risk hesaplama modelinde ise, belirtilen aynı yaştaki popülasyonun ortalama risk değerine göre yüksek risk oranı gösteren hastalar riskli olarak saptandı.Çalışmamızda meme kanseri tanısı mevcut olan hastalardan Gail modeli %32.8' ine, NSABP modeli %15.9' una, NCI modeli ise %20.1' ine riskli demiştir. Her üç testi sensitivite açısından kıyasladığımızda aralarında en sensitif olanı Gail' di; fakat ancak %32.8 hastaya riskli diyebildi. Bu üç yöntemi, anlamlı farklılık ve korelasyon açısından kıyasladığımızda; mutlak değerlerinin korelasyonlarının yüksek olmasına rağmen sonuçlar arası anlamlı farklılık bulundu. Hiçbirinin sonucu diğerinin riskli dedikleriyle tam olarak örtüşmemektedir. Gerek sensitiviteleri, gerekse birbirleri ile uyumları düşük olan her üç yöntemin de toplumuzda kullanımının uygun olmadığı görüşündeyiz.

The best protection against breast cancer, which is the commonest cancer in women, is early detection. As part of early detection the high risk population needs to be identified. There are numerous risk assessment tools available to identify women at high risk of developing breast cancer. The assessment tools most in use are the Gail model and its modifications, the NSABP and NCI models. We studied a group of Turkish women with a previous diagnosis of breast cancer to ascertain if these models could be applied to a Turkish population.We retrospectively evaluated 446 patients who had breast cancer diagnosed in the Ankara Numune Education and Research Hospital between April 1998 and January 2007 and 434 patients in the Ankara University Medical Faculty Breast Cancer Unit diagnosed between September 1990 and April 2006.To evaluate Gail, NSABP and NCI models we collated the requisite parameters, age at diagnosis, age at menarche, age at first childbirth, history of previous biopsy, history of breast cancer in a first degree relative. We included patients whose 5 years risk, calculated by Gail and NSABP models was found to be greater than 1.67 as high risk for developing breast cancer. High risk patients calculated by the NCI model are those whose risk is greater relative to women of the same age with no risk factors. In our study the Gail model identified 32.8% of the patients who had a diagnosis of breast cancer as being at high risk. The NSABP model identified 15.9% as being at high risk and the NCI identified 20.1%. Comparing the sensitivity of the three models the Gail model was the most sensitive; however it only identified 32.8% of those patients who developed breast cancer as being at high risk. When we compared these models we found that, although there is a correlation between the results, the results are significantly different. As a result of their low sensitivity and poor concordance we conclude that these three models are not applicable to a Turkish population.