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AtualizadoTer, 30 Abr 2024 10pm

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Daichii Sankyo

 

PREDICT: validação da ferramenta prognóstica no câncer de mama

nickolas stabelliniO pesquisador brasileiro Nickolas Stabellini (foto) é primeiro autor de estudo que buscou validar a ferramenta prognóstica PREDICT na previsão de melhoria de sobrevida global em 5 e 10 anos resultantes da terapia adjuvante para câncer de mama usando dados do mundo real de pacientes norte-americanas1. Os resultados foram publicados no Journal of the National Comprehensive Cancer Network (JNCCN), com editorial2 publicado na mesma edição.

PREDICT é uma ferramenta prognóstica online derivada de informações de registro de câncer de mama de aproximadamente 6 mil mulheres tratadas no Reino Unido que estima o benefício do tratamento pós-cirúrgico da cirurgia isolada, quimioterapia, trastuzumabe, terapia endócrina e/ou bifosfonatos adjuvantes no câncer de mama em estágio inicial. “Atualmente, é o único modelo prognóstico com esse fim validado e disponível online para o câncer de mama. A ferramenta já havia sido independentemente validada em outros países como Canada, Japão, Malásia e Holanda. Contudo, até então, o PREDICT era relativamente desconhecido e pouco usado nos EUA, provavelmente devido à falta de validação específica para sua população”, observa Stabellini, pesquisador afiliado à Case Western Reserve University, Augusta University e Hospital Israelita Albert Einstein.

Nesse estudo retrospectivo foram incluídas mulheres com diagnóstico de câncer de mama unilateral entre 2004 e 2012 utilizando dados do National Cancer Database (NCDB), banco de dados de oncologia clínica proveniente de dados de registros hospitalares coletados em mais de 1.500 instalações credenciadas nos EUA. Pacientes com câncer de mama bilateral ou metastático, sem cirurgia de mama ou com falta de informações clínicas críticas não eram elegíveis.

Os escores prognósticos do PREDICT foram calculados e a validade externa foi abordada avaliando a discriminação estatística através da área sob as curvas receptor-operador (AUC) tempo-dependente, e comparando a sobrevida prevista com a sobrevida global (SG) observada em subgrupos relevantes.

Resultados

Foram incluídas 708.652 mulheres, com mediana de 58 anos de idade. A maioria das pacientes eram brancas (85,4%), não hispânicas (88,4%) e com diagnóstico de câncer de mama receptor de estrogênio positivo (79,6%). Aproximadamente 50% dos pacientes receberam quimioterapia adjuvante, 67% receberam terapia endócrina adjuvante, 60% foram submetidas a mastectomia parcial e 59% tiveram de 1 a 5 linfonodos sentinela axilares removidos. O tempo médio de acompanhamento foi de 97,7 meses.

A sobrevida global em 5 e 10 anos foi de 89,7% e 78,7%, respectivamente. A sobrevida média estimada em 5 e 10 anos com PREDICT foi de 88,3% e 73,8%, com uma AUC de 0,77 e 0,76, respectivamente. O PREDICT teve pior desempenho em pacientes com altos escores de comorbidade de Charlson-Deyo (2–3), onde a ferramenta superestimou a SG. A análise de sensibilidade por ano de diagnóstico e status de HER2 mostrou resultados semelhantes.

“Os resultados demonstraram boa acurácia da ferramenta nas predições para a população americana. Apesar de existir uma pequena discrepância em relação aos 

valores reais, é sempre importante lembrar que nenhum modelo de predição é perfeito, como destacado no editorial escrito para o nosso artigo. Os resultados demonstram que a ferramenta pode ser incorporada na prática clínica dos oncologistas de câncer de mama nos Estados Unidos. Isso é de extrema importância, pois não existe uma ferramenta com propósito similar disponível atualmente, e o uso do PREDICT permite oferecer uma medicina mais personalizada e uma tomada de decisão compartilhada, que são pressupostos de uma boa prática clínica”, destaca Stabellini.

“A partir do nosso estudo, ao receber uma paciente diagnosticada com câncer de mama com dúvidas em relação à recepção de terapia adjuvante e seus benefícios, o oncologista americano agora tem uma ferramenta validada em sua população, de fácil uso, que fornece resultados em tempo real e de fácil interpretação. Dessa forma, acreditamos que nosso estudo tem o potencial de alterar a prática clínica e tende a aumentar significativamente o conhecimento e o uso da ferramenta nos Estados Unidos”, acrescenta.

“Dado o bom desempenho da ferramenta em diversas populações, espera-se que sua performance também seja boa na população brasileira. No entanto, é preciso uma base de dados pública e multicêntrica que possua os dados necessários para a ferramenta. O país vem amadurecendo e se desenvolvendo nesse aspecto, e espero que no futuro tenhamos dados em boa quantidade e qualidade para validar esse e outros modelos em nossa população”, conclui Stabellini.

Referências:

1 - Stabellini, N., Cao, L., Towe, C. W., Miller, M. E., Sousa-Santos, A. H., Amin, A. L., & Montero, A. J. (2023). Validation of the PREDICT Prognostication Tool in US Patients With Breast Cancer. Journal of the National Comprehensive Cancer Network, 21(10), 1011-1019.e6. Retrieved Oct 14, 2023, from https://doi.org/10.6004/jnccn.2023.7048

2 - Pharoah, P. D. (2023). Discussing Validation of the PREDICT Prognostication Tool in Patients With Breast Cancer. Journal of the National Comprehensive Cancer Network, 21(10), 1107-1108. Retrieved Oct 18, 2023, from https://doi.org/10.6004/jnccn.2023.7088


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