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
Yazar: MUHAMMED ÖZDEMİR
Danışman: ÖĞR. GÖR. AHMET MUZAFFER ER
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Gaziosmanpaşa Taksim Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Genel Cerrahi = General Surgery
Dizin: Cerrahi = Surgery ; Kadınlar = Women ; Meme hastalıkları = Breast diseases ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Retrospektif çalışmalar = Retrospective studies ; Risk faktörleri = Risk factors

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 p<0.05 ve çift yönlü olarak alındı. Analizler NCSS 10 (2015. Kaysville, Utah, USA) yazılım programı kullanılarak yapıldı.

BULGULAR: Çalışmaya dahil edilen 191 hastadan 4'ü (%2,1) 35 yaş altı, 187'ü (%97,9) 35 yaş üstüydü. Tüm hastaların ortanca yaşı 55 (26-84) olarak hesaplandı. Gail risk skorunun her bir kriterine tek bakıldığında Gail risk

dereceleriyle; yaş, meme kanseri olan birinci derece akraba sayısı, daha önce meme biyopsi yaptırmak anlamlı etkisi olduğu izlendi (p<0.001). İlk adet yaşı, ilk canlı doğum yaşı, kanser tipi, kanser subtipi, hormon reseptör durumu, kanser evresi, patolojik tümör boyutu, aksiller tutulum ve neoadjuvan tedavi ilişkisi anlamlı bulunmadı (p>0.05).

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.

Abstract:
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 p<0.05 and bidirectional. Analyzes were performed using the NCSS 10 (2015. Kaysville, Utah, USA) software program.

RESULTS: Of the 191 patients included in the study, 4 (%2,1) were under the age of 35 and 187 (97.9%) were over the age of 35. The median age of all patients was calculated as 55 (26-84). Looking at each criterion of the Gail risk score by themselves; age, number of first-degree relatives with breast cancer,

and previous breast biopsy had a significant effect on the patients' Gail risk degrees. (p<0.001). On the other hand; age at first menstruation, age at first live birth, cancer type, cancer subtype, hormone receptor status, cancer stage, pathological tumor size, axillary involvement and neoadjuvant therapy was not found to have a significant effect. (p>0.05).

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.