Meme kanseri nedeniyle opere edilen kadınlarda gail risk tahmin modelinin prediktif gücünün retrospektif değerlendirilmesi
Retrospective assessment of the predictive power of the gail risk estimatation model in women who have been operated for breast cancer
- Tez No: 679087
- Danışmanlar: ÖĞR. GÖR. AHMET MUZAFFER ER
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Genel Cerrahi, General Surgery
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Gaziosmanpaşa Taksim Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
GİRİŞ: Meme kanseri dünyada ve ülkemizde kadınlar arasında en sık ölüme neden olan kanser türüdür. Tarama programları ile erken tespitin mümkün olduğu ve mortalitesinin düşürülebildiği bilinmektedir. Tarama programlarının içerisinde risk skorları önemli yer tutar ve dünyada en sık kullanılanı Gail ve NSABP risk modelidir. AMAÇ: Bu çalışmada Gail risk tahmin modelinin kliniğimizde meme kanseri nedeniyle opere edilen hastaların ne kadarını öngörebildiği, meme kanserinin hangi subtiplerinde öngörülebilirliğin daha fazla olduğu ve bu hasta gruplarında risk tahmin modeliyle birlikte hangi ek faktörlere dikkat edilerek prognoz, sağkalım ve erken tanı oranını arttırmanın mümkün olduğunu ortaya koymayı amaçladık. HASTALAR VE YÖNTEM: Bu çalışmaya Gaziosmanpaşa Taksim Eğitim ve Araştırma Hastanesi Ocak 2013-Ocak 2020 tarihleri arasında meme kanseri tanısı ile ameliyat edilen 212 hasta dahil edildi. Verilerinde eksiklik olan 11 hasta ve ulaşılamayan 10 hasta dışlandıktan sonra kalan 191 hasta ile çalışma tamamlandı. Hastaların bilgileri hastane otomasyon sistemi, Sağlık Bakanlığı online veri tabanı (e-nabız) ve hastane arşivinden derlendi. Bu şekilde ulaşılamayan veriler yaşayan hastaların kendilerinden, vefat edenlerin ise yakınlarından alındı. Çalışmamızda hesaplamalar hastaların tanı yaşından 5 yıl önceki yaşlarına bakılarak yapıldı. 35 yaş üstü olanların 5 yıllık risk skorları Gail skoruyla hesaplanırken, 35 yaş altı hastalarda meme kanseri riski NSABP risk skoruyla hesaplandı. Normallik denetimi Shapiro Wilk ve tek örneklem Kolmogorov Smirnov testleri, histogram, Q-Q plot ve box plot grafikleri çizilerek yapıldı. Veriler ortalama, standart deviasyon (SD), medyan, minimum-maksimum, frekans ve yüzde şeklinde verildi. Nominal değişkenler ki kare ve Fisher kesin olasılık testleri ile analiz edildi. Anlamlılık sınırı p0.05). ÇIKARIMLAR: Meme kanseri önlenmesinde tarama programları içerisinde yer alan risk modelleri, hastaların risk derecelerini ortaya konulmasında ve tarama sıklığının belirlenmesinde önemli bir araçtır. Gail risk tahmin modeli sıklıkla kullanılan risk modellerindendir. Çalışmamızda Gail modelinin kullandığı kriterlerden yaş, meme kanseri olan birinci derece akraba sayısı ve daha önce meme biyopsisi yapılmış olması hastalarımız arasında öne çıkmış anlamlı kriterler olsa da ilk adet yaşı, ilk canlı doğum yaşı kriterlerinin östrojen maruziyeti ile meme kanseri arasındaki ilişki göz önünde bulundurularak geniş popülasyonlarla değerlendirilmesi gerekmektedir. Gail risk tahmin modelinin tümör tipi, tümör subtipi, hormon reseptör durumu, aksiller tutulum ve neoadjuvan tedavi gibi prognostik faktörlerle ilişkisini belirlemek içinse yapılacak kapsamlı çalışmalara ihtiyaç duymaktadır. ANAHTAR KELİMELER: Meme kanseri, meme kanseri taraması, Türk kadınları, Gail risk tahmin modeli, risk faktörleri.
Özet (Çeviri)
INTRODUCTION: Breast cancer is the cancer with the highest mortality rate among women in both Turkey and the world. It is known that early detection and reduction of mortality is possible with screening programs. Risk scores have an important place among these screening programs and the most frequently used ones are Gail and NSABP risk models. OBJECTIVE: In this study, we aimed to demonstrate how successful Gail model is able to predict the prognosis of patients who have been operated for breast cancer in our clinic, which subtypes of breast cancer are more predictable, and which additional factors we can put into consideration along with this risk estimation model to improve the prognosis, survival rates and early detection rates. PATIENTS AND METHODS: 212 patients who were operated on with the diagnosis of breast cancer at Gaziosmanpaşa Taksim Training and Research Hospital between January 2013 and January 2020 were included in this study. After excluding 11 patients who had missing data and 10 patients who couldn't be reached, the study was completed with the remaining 191 patients. Patients' data was obtained from the hospital automation system, the online database of the Ministry of Health (e-nabız) and the hospital archives. Data that couldn't be obtained with these sources were obtained from patients, or their relatives if they didn't survive. In our study, the calculations were made using the ages the patients were in five years before their diagnosis. The 5-year risk scores for breast cancer of patients over 35 were calculated using Gail score and the ones under 35 were calculated using NSABP risk score. Normality was checked using Shapirp Wilk and single sample Kolmogorov Smirnov tests, hisogram, Q-Q plot and by drawing box plot graphs. Data were given as mean, standard deviation (SD), median, minimum-maximum, frequency and percentage. Nominal variables were analyzed with chi-square and Fisher's exact probability tests. The limit of significance was taken as p0.05). CONCLUSION: Risk models included in the screening programs are an important tool in determining patients' risk grades and deciding the frequency of screening. Gail risk estimation model is a frequently used risk model. In our study, among the criterion the Gail model uses; age, number of first-degree relatives with breast cancer, and previous breast biopsy were prominent in our patients, while the age at first menstrual period and age at first live birth criteria need to be evaluated in a large population, considering the relationship between estrogen exposure and breast cancer. Comprehensive studies are needed to determine the relationship of the Gail risk prediction model with prognostic factors such as tumor type, tumor subtype, hormone receptor status, axillary involvement and neoadjuvant therapy. KEYWORDS: Breast cancer, breast cancer screening, Turkish women, Gail risk prediction model, risk factors.
Benzer Tezler
- Meme kanseri nedeniyle opere edilen hastalarda patolojide pozitif cerrahi sınıra yatkınlık yaratan risk faktörlerinin incelenmesi ve RE-operasyon gerekliliğinin tartışılması
Investigation of risk factors that cause positive surgical margins in patients who have been operated for breast cancer and discussion of the need for RE-operation
AYŞE SENA ÇALIŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Genel CerrahiAnkara ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEHER DEMİRER
- Sistemik immün-inflamasyon indeksi ve nötrofil/lenfosit, trombosit/lenfosit, monosit/lenfosit oranlarının erken evre meme kanserinde aksiller lenf nodu metastazını öngörmedeki değeri ve karşılaştırması: Retrospektif analiz
The value of systemic immune-inflammation index and neutrophil/lymphocyte, platelet/lymphocyte, monocyte/lymphocyte ratios in predicting axillary lymph node metastasis in early stage breast cancer and their comparison: A retrospective analysis
BURAK ETEMOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Genel CerrahiSağlık BakanlığıGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMDİ TANER TURGUT
- Endometrium kanseri nedeniyle opere edilen hastalarda preoperatif, intraoperatif ve postoperatif patoloji sonuçlarının karşılaştırılması
Comparison of preoperative, intraoperative and postoperative pathological results of patients operated for endometrial cancer
FATMA ASLIHAN DUMLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ANIL ONAN
- Tamoksifenin safra kesesinde taş oluşumuna etkisi
Effect of tamoxifen on gallstones formation
AHMET KARADAĞ
- Neoadjuvan tedavi sonrası patolojik tam yanıt alınan meme kanseri hastalarımızın klinikopatolojik özellikleri
Başlık çevirisi yok
FURKAN KARAHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Genel Cerrahiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELİZ YILMAZ BOZOK