Background: Tools that can predict breast cancer risk in women will have a significant impact on women and healthcare systems in low- and middle-income countries.
Aims: We compared the performances of the Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm (BOADICEA) model, the International Breast Cancer Intervention Study (IBIS) model, and the Gail model in predicting breast cancer risk among women in Cyprus.
Methods: We recruited 655 women from Dr Burhan Nalbantoglu Devlet Hastanesi Hospital in Lefkosa: 318 had breast cancer and 337 did not have breast cancer (hospital-based controls). We collected retrospective data from the hospital's medical records and interviews with the women after informed consent. Data collected included: age, age at diagnosis, age at menarche, menopausal status, presence of benign breast disease, breast cancer in relatives, BRCA-1 and BRCA-2 mutations, history of hormone replacement therapy, and breast density. We calculated the 5-year risk of breast cancer and the risk values were used to plot receiver operating curves.
Results: For the area under the curve (95% confidence interval, CI), sensitivity and specificity for the models were: BOADICEA 0.81 (95% CI: 0.77-0.84), 26.4% and 98.8%; IBIS 0.80 (95% CI: 0.77-0.84), 19.4% and 97.3%; and Gail 0.76 (95% CI: 0.73-0.80), 17.3% and 98.5%.
Conclusions: The breast cancer risk prediction models performed similarly although on closer appraisal, the BOADICEA and IBIS models performed slightly better. These models are simple, appropriate, cost-effective, and non-invasive tools for identifying high-risk women in low- and middle-income countries who could benefit from mammography screening.
أداء نماذج التنبؤ بمخاطر الإصابة و التحرِّي عن سرطان الثدي بين النساء في قبرص.
سيزار دانلادي، نديم سيراكينسي.
الخلفية: إن الأدوات التي يمكنها التنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي لدى النساء سيكون لها تأثير كبير على النساء وأنظمة الرعاية الصحية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط.
الأهداف: هدفت هذه الدراسة الى إجراء مقارنة بين أداء نموذج خوارزمية تحليل الثدي والمبيض لدى حالات مصابة بالمرض وتقدير الناقل (BOADICEA) ، ونموذج التدخل الدولي لمكافحة سرطان الثدي (IBIS) ، ونموذج جايل (Gail) في التنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي بين النساء في قبرص.
طرق البحث: شملت الدراسة 655 امرأة من مستشفى الدكتور برهان هاستانسي في ليفكوسا: وانقسمت المشاركات في الدراسة إلى 318 امرأة مصابة بسرطان الثدي و 337 امرأة غير مصابة بسرطان الثدي (ضوابط قائمة على المستشفيات). وقد جمعنا بيانات تجميعًا استعاديًّا من السجلات الطبية للمستشفى، وخلال المقابلات التي أُجريت مع النساء بعد الحصول على موافقة مستنيرة. وشملت البيانات التي جُُمِعت العمرَ، والعمرَ عند التشخيص، والعمرَ عند بدء الحيض، والموقفَ من انقطاع الطمث، والإصابةَ بمرض حميد في الثدي، وإصابةَ أقارب بسرطان الثدي، وطفراتِ BRCA–1 و BRCA–2 ، وتاريخَ العلاج بالهرمونات البديلة، وكثافةَ الثدي. وكذلك حسبنا مخاطر الإصابة بسرطان الثدي على مدى 5 سنوات، واستُخدمت قيم المخاطر لرسم منحنيات فِعل المُسْتَقْبِلات.
النتائج: فيما يخصُّ المنطقة الواقعة تحت المنحنى (فاصل الثقة 95 ٪ ، CI) ، فإن حساسية النماذج وخصوصيتها كالتالي: خوارزمية تحليل الثدي والمبيض لدى حالات مصابة بالمرض وتقدير الناقل (BOADICEA) 0.81 (فاصل ثقة 95 ٪ : 0.77 – 0.84) ، 26.4 ٪ و 98.8 ٪ ؛ ونموذج التدخل الدولي لمكافحة سرطان الثدي (IBIS) 0.80 (فاصل ثقة 95 ٪ : 0.77 – 0.84) ، 26.4 ٪ و 98.8 ٪ ؛ ونموذج جايل (Gail) 0.80 (فاصل ثقة 95 ٪ : 0.80 – 0.73) ، 17.3 ٪ و 98.5 ٪.
الاستنتاجات: كان أداء نماذج التنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي متماثلًًا، وإن كان قد تبين أن أداء نماذج خوارزمية تحليل الثدي والمبيض لدى حالات مصابة بالمرض وتقدير الناقل (BOADICEA) ونموذج التدخل الدولي لمكافحة سرطان الثدي (IBIS) أفضل قليلًًا عند إجراء تقييم تدقيق. وهذه النماذج أدوات بسيطة ومناسبة وعالية المردود غير باضعة، لأجل تحديد النساء المعرضات لمخاطر عالية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط، اللاتي يمكن أن يستفدن من فحص تصوير الثدي بالأشعة.
Performance des modèles de prédiction du risque pour le dépistage du cancer du sein chez les femmes à Chypre.
Contexte: Les outils permettant de prédire le risque de cancer du sein chez les femmes auront un impact significatif sur les femmes et les systèmes de santé dans les pays à revenu faible et intermédiaire.
Objectifs: Nous avons comparé les performances des modèles d'évaluation du risque nommés BOADICEA (Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm), IBIS (International Breast Cancer Intervention Study) et Gail pour la prédiction du risque de cancer du sein chez les femmes à Chypre.
Méthodes: Nous avons recruté 655 femmes à l'hôpital Dr Burhan Nalbantoglu Devlet Hastanesi de Lefkosa : 318 avaient un cancer du sein et 337 n'en avaient pas (témoins hospitaliers). Nous avons collecté des données rétrospectives à partir des dossiers médicaux de l'hôpital et des entretiens avec les femmes après consentement éclairé. Les données recueillies comprenaient les éléments suivants : l'âge, l'âge lors du diagnostic, l'âge aux premières menstruations, le statut ménopausique, la présence d'une maladie bénigne du sein, le cancer du sein chez les parents, les mutations BRCA-1 et BRCA-2, les antécédents de traitement hormonal substitutif et la densité mammaire. Nous avons calculé le risque de cancer du sein à cinq ans et les valeurs de risque ont été utilisées pour tracer les courbes de la fonction d'efficacité du récepteur.
Résultats: Pour l'aire sous la courbe (intervalle de confiance [IC] à 95 %), la sensibilité et la spécificité des modèles étaient les suivantes : BOADICEA 0,81 (IC à 95 % : 0,77-0,84), 26,4 % et 98,8 % ; IBIS 0,80 (IC à 95 % : 0,77-0,84), 19,4 % et 97,3 % ; et Gail 0,76 (IC à 95 % : 0,73-0,80), 17,3 % et 98,5 %.
Conclusions: Les modèles de prédiction du risque de cancer du sein ont obtenu des résultats similaires, bien qu'après une évaluation plus approfondie, les modèles BOADICEA et IBIS aient produit de meilleurs résultats. Ces modèles sont des outils simples, appropriés, non invasifs et d'un bon rapport coût-efficacité permettant d'identifier les femmes à haut risque dans les pays à revenu faible et intermédiaire qui pourraient bénéficier d'un dépistage par mammographie.
Keywords: Cyprus; breast cancer; low- and middle-income countries; mammography; risk prediction models.
Copyright © Authors 2022; Licensee: World Health Organization. EMHJ is an open access journal. This paper is available under the Creative Commons Attribution Non-Commercial ShareAlike 3.0 IGO licence (CC BY-NC-SA 3.0 IGO; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo).