SlideShare uma empresa Scribd logo
CCoorrrreellaaççããoo eennttrree ooss mmooddeellooss ddee pprreeddiiççããoo ddee rriissccoo ppaarraa 
ccâânncceerr ddee mmaammaa GGaaiill,, TTyyrreerr--CCuuzziicckk ee aass ttaabbeellaass ddee CCllaauuss 
eemm uumm eessttuuddoo ddee ccoooorrttee nnaa rreeggiiããoo ssuull ddoo BBrraassiill 
Schmidt AV12; Giacomazzi J13; Caleffi M4; Ashton-Prolla P13; Camey SA1 
1Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre; 2 Bolsista da PROPESQ UFRGS – Brasil, 3 Hospital de Clínicas de 
Porto Alegre; 4 Associação Hospitalar Moinhos de Vento, Porto Alegre. 
Contato: aishameriane.schmidt@ufrgs.br 
A 
MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA 
Participantes do estudo: 
A amostra é composta de mulheres atendidas em 18 UBS, com 
idade acima de 15 anos e cadastradas na Coorte Núcleo Mama 
Porto Alegre (NMPOA) (n=9234). Destas, 885 fizeram 
aconselhamento genético com geneticista do NMPOA, das quais 
589 responderam a um questionário com 19 questões de 
conhecimento sobre CM. 
RREESSUULLTTAADDOOSS 
Gail Claus Tyrer-Cuzick 
Gail - 0.184 (p=0.96) 0.637 (p<0.01) 
Claus 0.369 (p<0.01) - 0.281 (p<0.01) 
Tyrer-Cuzick 0.599 (p<0.01) 0.43 (p<0.01) - 
20 
15 
10 
5 
0 
-5 
-10 
-15 
-20 
-25 
30 
20 
10 
0 
-10 
-20 
-30 
Apoio Financeiro: Susan G. Komen for the Cure, CNPq, CAPES, FAPERGS, FIPE/HCPA, 
PROPESQ/UFRGS. 
IINNTTRROODDUUÇÇÃÃOO 
Atualmente, o câncer de mama (CM) é o tipo de câncer mais 
prevalente entre as mulheres. No Brasil, é um problema de saúde 
pública devido às suas altas taxas de incidência e morbi-mortalidade. 
Modelos matemáticos foram desenvolvidos na Europa e América do 
Norte para estimar o risco vital de uma mulher desenvolver CM 
considerando sua história familiar (HF) e fatores de risco pessoais 
(FP). Dentre os modelos existentes, destacam-se os modelos de 
Gail, Tyrer-Cuzick e as tabelas de Claus. 
OOBBJJEETTIIVVOOSS 
Verificar se existe correlação entre os três modelos de 
estimativa de risco; 
Verificar a concordância entre as estimativas de risco dos 3 
modelos; 
Estimar as médias e os intervalos de confiança (IC95%) das 
estimativas de risco para cada um dos modelos na amostra em 
estudo. 
Estimar os modelos de regressão para fazer previsões do 
risco de Tyrer-Cuzick pelos outros dois modelos 
DDIISSCCUUSSSSÃÃOO 
30 
20 
10 
0 
-10 
-20 
O risco estimado para as mulheres do estudo está dentro do esperado 
para a população. Além disso, verificou-se que existe correlação entre 
os riscos calculados pelos três modelos, embora a análise detalhada 
pelo método de Bland-Altman tenha mostrado que os modelos têm 
diferenças nos valores médios estimados, sugerindo que as estimativas 
produzidas não são equivalentes. Análises adicionais poderão 
determinar qual deles melhor se aplica à comunidade do estudo. 
Análise estatística: 
Coeficiente de Correlação de Pearson 
Gráficos de Bland-Altman 
Regressão Linear 
Médias e Intervalos de Confiança (IC95%) ponderados 
Tabela 1: Correlação entre os modelos de estimativa de risco em cada sub-amostra 
Os valores da diagonal inferior e superior representam as correlações na sub-amostra de mulheres com história familiar positiva e 
negativa, respectivamente. 
Tabela 2: Médias e IC95% de cada modelo de estimativa de risco 
Gail Claus Tyrer-Cuzick 
Média IC95% Média IC95% Média IC95% 
Toda amostra 8.14 8.07-8.21 8.91 8.85-8.98 7.02 6.94-7.09 
Com HF 11.57 11.28-11.87 11.88 11.59-12.57 11.26 10.99-11.53 
Sem HF 7.53 7.48-7.59 8.39 8.34-8.44 6.27 6.20-6.33 
Estimando o Tyrer-Cuzick através do Gail, temos a seguinte 
equação: TC = 1.865+0.584G+2.66HF 
Onde TC = Risco estimado para modelo de Tyrer-Cuzick; G = 
Risco calculado através do modelo de Gail e HF = Presença 
ou não de HF. Este modelo apresentou um R² de 0.544. 
Estimando o Tyrer-Cuzick através do Claus, obtemos: 
TC’=5.89+0.385C+1.92HF 
Onde TC’ = Risco estimado para modelo de Tyrer-Cuzick, C = 
Risco calculado através das tabelas de Claus e HF = Presença 
ou não de HF. Este modelo apresentou um R² de 0.205. 
-30 
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 
Média 
Diferença (Gail Vital - Claus Vital) 
-30 
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 
Média 
Diferença (Tyrer-Cuzick Vital - Claus Vital) 
-40 
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 
Média 
Diferença (Tyrer-Cuzick Vital - Gail Vital) 
RREEFFEERRÊÊNNCCIIAASS 
1. Gail MH, Brinton LA, Byar DP, Corle DK, Green SB, Schairer C, et al. Projecting 
individualized probabilities of developing breast cancer for white females who are being 
examined anually. Journal of the National Cancer Institute. 1998; 81:1879-1886. 
2. Claus E. B., Risch N., Thompson W. D. The calculation of breast cancer risk for women 
with a first degree family history of ovarian cancer. Breast Cancer Res. Treat., 28: 115-120, 
1993. 
3. Tyrer J, Duffy SW, Cuzick J. A breast cancer prediction model incorporating familial and 
personal risk factors. Statistics in Medicine. 2004; 24(1):1111-1130. 
Fig 1: Gráfico de Bland-Altman da diferença entre 
a estimativa por Gail e por Claus 
Fig 2: Gráfico de Bland-Altman da diferença entre 
a estimativa por Tyrer-Cuzick e por Claus 
Fig 3: Gráfico de Bland-Altman da diferença entre 
a estimativa por Tyrer-Cuzick e Gail

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...
Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...
Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...
gisa_legal
 
Aplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servico
Aplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servicoAplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servico
Aplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servico
gisa_legal
 
Pé diabético relação com atenção básica
Pé diabético relação com atenção básicaPé diabético relação com atenção básica
Pé diabético relação com atenção básica
adrianomedico
 
01 a pesquisa clínica no brasil 2004
01   a pesquisa clínica no brasil 200401   a pesquisa clínica no brasil 2004
01 a pesquisa clínica no brasil 2004
gisa_legal
 

Mais procurados (15)

Informações equivocadas sobre CA de Mama
Informações equivocadas sobre CA de MamaInformações equivocadas sobre CA de Mama
Informações equivocadas sobre CA de Mama
 
Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...
Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...
Aplicacao do teste do coracaozinho em servico universitario de referancia rel...
 
Aplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servico
Aplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servicoAplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servico
Aplicacao do-teste-do-coracaozinho-em-servico
 
Assistência de Enfermagem ao Portador de Microcefalia
Assistência de Enfermagem ao Portador de MicrocefaliaAssistência de Enfermagem ao Portador de Microcefalia
Assistência de Enfermagem ao Portador de Microcefalia
 
Pé diabético relação com atenção básica
Pé diabético relação com atenção básicaPé diabético relação com atenção básica
Pé diabético relação com atenção básica
 
Caso controle
Caso controleCaso controle
Caso controle
 
2017 65 14109 (1) cancer de pele 7
2017 65 14109 (1) cancer de pele 72017 65 14109 (1) cancer de pele 7
2017 65 14109 (1) cancer de pele 7
 
Câncer do colo do útero
Câncer do colo do úteroCâncer do colo do útero
Câncer do colo do útero
 
Caso Controle
Caso ControleCaso Controle
Caso Controle
 
Projeto TCC - Banner
Projeto TCC - BannerProjeto TCC - Banner
Projeto TCC - Banner
 
Tcc a atuação do enfermeiro na prevenção do câncer de mama na atenção primária
Tcc   a atuação do enfermeiro na prevenção do câncer de mama na atenção primáriaTcc   a atuação do enfermeiro na prevenção do câncer de mama na atenção primária
Tcc a atuação do enfermeiro na prevenção do câncer de mama na atenção primária
 
Falta de atendimento focado - Gilberto Amorim
Falta de atendimento focado - Gilberto AmorimFalta de atendimento focado - Gilberto Amorim
Falta de atendimento focado - Gilberto Amorim
 
15113 article-198471-1-10-20210516
15113 article-198471-1-10-2021051615113 article-198471-1-10-20210516
15113 article-198471-1-10-20210516
 
01 a pesquisa clínica no brasil 2004
01   a pesquisa clínica no brasil 200401   a pesquisa clínica no brasil 2004
01 a pesquisa clínica no brasil 2004
 
Surta,+estima v14n1 21-28
Surta,+estima v14n1 21-28Surta,+estima v14n1 21-28
Surta,+estima v14n1 21-28
 

Semelhante a Pôster salão de iniciação científica da UFRGS 2008

Aula 02 dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatério
Aula 02   dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatérioAula 02   dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatério
Aula 02 dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatério
itgfiles
 
01 princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 1998
01   princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 199801   princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 1998
01 princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 1998
gisa_legal
 
Artigos mais saude obesidade abdominal e risco cardiovascular
Artigos mais saude   obesidade abdominal e risco cardiovascularArtigos mais saude   obesidade abdominal e risco cardiovascular
Artigos mais saude obesidade abdominal e risco cardiovascular
gvirtual
 
Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco congresso sgorj 09-04...
Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco   congresso sgorj 09-04...Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco   congresso sgorj 09-04...
Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco congresso sgorj 09-04...
Flavia Climaco
 
Apresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptx
Apresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptxApresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptx
Apresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptx
patrucua
 
Bebé Vida - Partilha nº 08
Bebé Vida - Partilha nº 08Bebé Vida - Partilha nº 08
Bebé Vida - Partilha nº 08
Bebé Vida
 

Semelhante a Pôster salão de iniciação científica da UFRGS 2008 (20)

Aula 02 dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatério
Aula 02   dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatérioAula 02   dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatério
Aula 02 dra. laura costa - custo-benefício dos exames de rotina no climatério
 
Aula 1: Dr. Luiz F. Lopes (Dir. do Hospital Infantojuvenil)
 Aula 1: Dr. Luiz F. Lopes (Dir. do Hospital Infantojuvenil)  Aula 1: Dr. Luiz F. Lopes (Dir. do Hospital Infantojuvenil)
Aula 1: Dr. Luiz F. Lopes (Dir. do Hospital Infantojuvenil)
 
A depressao em pacientes com cancer uma revisao
A depressao em pacientes com cancer   uma revisaoA depressao em pacientes com cancer   uma revisao
A depressao em pacientes com cancer uma revisao
 
Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...
Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...
Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...
 
Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...
Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...
Debate em Saúde: A mamografia na prevenção do câncer de mama: qual a idade id...
 
Sb debate em saude
Sb debate em saudeSb debate em saude
Sb debate em saude
 
01 princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 1998
01   princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 199801   princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 1998
01 princípios de epidemiologia clínica aplicada à cardiologia 1998
 
Artigos mais saude obesidade abdominal e risco cardiovascular
Artigos mais saude   obesidade abdominal e risco cardiovascularArtigos mais saude   obesidade abdominal e risco cardiovascular
Artigos mais saude obesidade abdominal e risco cardiovascular
 
Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco congresso sgorj 09-04...
Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco   congresso sgorj 09-04...Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco   congresso sgorj 09-04...
Quando indicar adenomastectomia em pacientes de risco congresso sgorj 09-04...
 
Câncer de Mama
Câncer de MamaCâncer de Mama
Câncer de Mama
 
Rastreamento cancer de_prostata
Rastreamento cancer de_prostataRastreamento cancer de_prostata
Rastreamento cancer de_prostata
 
Apresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptx
Apresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptxApresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptx
Apresentação_Marina_Simone_outubro evidsau (1).pptx
 
Saude da Mulher_2014_FSP (2).pdflllllllllll
Saude da Mulher_2014_FSP (2).pdflllllllllllSaude da Mulher_2014_FSP (2).pdflllllllllll
Saude da Mulher_2014_FSP (2).pdflllllllllll
 
Epidemiologia 1
Epidemiologia 1Epidemiologia 1
Epidemiologia 1
 
Cancer
CancerCancer
Cancer
 
Métodos de Investigação Epidemiológica
Métodos de Investigação Epidemiológica Métodos de Investigação Epidemiológica
Métodos de Investigação Epidemiológica
 
Análise retrospectiva epidemiológica e de resultados do tratamento de pacient...
Análise retrospectiva epidemiológica e de resultados do tratamento de pacient...Análise retrospectiva epidemiológica e de resultados do tratamento de pacient...
Análise retrospectiva epidemiológica e de resultados do tratamento de pacient...
 
Anais - I SPEED
Anais - I SPEEDAnais - I SPEED
Anais - I SPEED
 
Aula screening abril2014
Aula screening abril2014Aula screening abril2014
Aula screening abril2014
 
Bebé Vida - Partilha nº 08
Bebé Vida - Partilha nº 08Bebé Vida - Partilha nº 08
Bebé Vida - Partilha nº 08
 

Pôster salão de iniciação científica da UFRGS 2008

  • 1. CCoorrrreellaaççããoo eennttrree ooss mmooddeellooss ddee pprreeddiiççããoo ddee rriissccoo ppaarraa ccâânncceerr ddee mmaammaa GGaaiill,, TTyyrreerr--CCuuzziicckk ee aass ttaabbeellaass ddee CCllaauuss eemm uumm eessttuuddoo ddee ccoooorrttee nnaa rreeggiiããoo ssuull ddoo BBrraassiill Schmidt AV12; Giacomazzi J13; Caleffi M4; Ashton-Prolla P13; Camey SA1 1Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre; 2 Bolsista da PROPESQ UFRGS – Brasil, 3 Hospital de Clínicas de Porto Alegre; 4 Associação Hospitalar Moinhos de Vento, Porto Alegre. Contato: aishameriane.schmidt@ufrgs.br A MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA Participantes do estudo: A amostra é composta de mulheres atendidas em 18 UBS, com idade acima de 15 anos e cadastradas na Coorte Núcleo Mama Porto Alegre (NMPOA) (n=9234). Destas, 885 fizeram aconselhamento genético com geneticista do NMPOA, das quais 589 responderam a um questionário com 19 questões de conhecimento sobre CM. RREESSUULLTTAADDOOSS Gail Claus Tyrer-Cuzick Gail - 0.184 (p=0.96) 0.637 (p<0.01) Claus 0.369 (p<0.01) - 0.281 (p<0.01) Tyrer-Cuzick 0.599 (p<0.01) 0.43 (p<0.01) - 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 30 20 10 0 -10 -20 -30 Apoio Financeiro: Susan G. Komen for the Cure, CNPq, CAPES, FAPERGS, FIPE/HCPA, PROPESQ/UFRGS. IINNTTRROODDUUÇÇÃÃOO Atualmente, o câncer de mama (CM) é o tipo de câncer mais prevalente entre as mulheres. No Brasil, é um problema de saúde pública devido às suas altas taxas de incidência e morbi-mortalidade. Modelos matemáticos foram desenvolvidos na Europa e América do Norte para estimar o risco vital de uma mulher desenvolver CM considerando sua história familiar (HF) e fatores de risco pessoais (FP). Dentre os modelos existentes, destacam-se os modelos de Gail, Tyrer-Cuzick e as tabelas de Claus. OOBBJJEETTIIVVOOSS Verificar se existe correlação entre os três modelos de estimativa de risco; Verificar a concordância entre as estimativas de risco dos 3 modelos; Estimar as médias e os intervalos de confiança (IC95%) das estimativas de risco para cada um dos modelos na amostra em estudo. Estimar os modelos de regressão para fazer previsões do risco de Tyrer-Cuzick pelos outros dois modelos DDIISSCCUUSSSSÃÃOO 30 20 10 0 -10 -20 O risco estimado para as mulheres do estudo está dentro do esperado para a população. Além disso, verificou-se que existe correlação entre os riscos calculados pelos três modelos, embora a análise detalhada pelo método de Bland-Altman tenha mostrado que os modelos têm diferenças nos valores médios estimados, sugerindo que as estimativas produzidas não são equivalentes. Análises adicionais poderão determinar qual deles melhor se aplica à comunidade do estudo. Análise estatística: Coeficiente de Correlação de Pearson Gráficos de Bland-Altman Regressão Linear Médias e Intervalos de Confiança (IC95%) ponderados Tabela 1: Correlação entre os modelos de estimativa de risco em cada sub-amostra Os valores da diagonal inferior e superior representam as correlações na sub-amostra de mulheres com história familiar positiva e negativa, respectivamente. Tabela 2: Médias e IC95% de cada modelo de estimativa de risco Gail Claus Tyrer-Cuzick Média IC95% Média IC95% Média IC95% Toda amostra 8.14 8.07-8.21 8.91 8.85-8.98 7.02 6.94-7.09 Com HF 11.57 11.28-11.87 11.88 11.59-12.57 11.26 10.99-11.53 Sem HF 7.53 7.48-7.59 8.39 8.34-8.44 6.27 6.20-6.33 Estimando o Tyrer-Cuzick através do Gail, temos a seguinte equação: TC = 1.865+0.584G+2.66HF Onde TC = Risco estimado para modelo de Tyrer-Cuzick; G = Risco calculado através do modelo de Gail e HF = Presença ou não de HF. Este modelo apresentou um R² de 0.544. Estimando o Tyrer-Cuzick através do Claus, obtemos: TC’=5.89+0.385C+1.92HF Onde TC’ = Risco estimado para modelo de Tyrer-Cuzick, C = Risco calculado através das tabelas de Claus e HF = Presença ou não de HF. Este modelo apresentou um R² de 0.205. -30 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Média Diferença (Gail Vital - Claus Vital) -30 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Média Diferença (Tyrer-Cuzick Vital - Claus Vital) -40 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Média Diferença (Tyrer-Cuzick Vital - Gail Vital) RREEFFEERRÊÊNNCCIIAASS 1. Gail MH, Brinton LA, Byar DP, Corle DK, Green SB, Schairer C, et al. Projecting individualized probabilities of developing breast cancer for white females who are being examined anually. Journal of the National Cancer Institute. 1998; 81:1879-1886. 2. Claus E. B., Risch N., Thompson W. D. The calculation of breast cancer risk for women with a first degree family history of ovarian cancer. Breast Cancer Res. Treat., 28: 115-120, 1993. 3. Tyrer J, Duffy SW, Cuzick J. A breast cancer prediction model incorporating familial and personal risk factors. Statistics in Medicine. 2004; 24(1):1111-1130. Fig 1: Gráfico de Bland-Altman da diferença entre a estimativa por Gail e por Claus Fig 2: Gráfico de Bland-Altman da diferença entre a estimativa por Tyrer-Cuzick e por Claus Fig 3: Gráfico de Bland-Altman da diferença entre a estimativa por Tyrer-Cuzick e Gail