Sentinel lenf nodu metastazı olan meme kanserli hastalarda non-sentinel lenf nodu metastazı ihtimalini belirlemede kullanılan nomogramların retrospektif validasyon çalışması
Retrospective validation of nomograms used in the prediction of non-sentinel lymph node metastasis in breast cancer patients with sentinel lymph node metastasis
Yazar: SEÇİL SOYDAN ÖZKAPTAN
Danışman: DOÇ. DR. OSMAN KURUKAHVECİOĞLU
Gazi Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2011
Konu: Genel Cerrahi = General Surgery
Dizin: Biyopsi = Biopsy ; Lenf nodları = Lymph nodes ; Lenfatik metastazlar = Lymphatic metastasis ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Neoplazm metastazları = Neoplasm metastasis ; Retrospektif çalışmalar = Retrospective studies

Özet:
Bu çalışma tek merkezli retrospektif bir veritabanında pozitif sentinel lenf nodu (SLN)' biyopsili meme kanseri hastalarındaki 'non-sentinel lenf nodu metastazını (NSLNM) tahmin etmekte kullanılan beş farklı modelin validasyonunu gerçekleştirmek ve kendi hasta popülasyonumuzda NSLNM insidansında etkili tümör özeliklerini belirlemek amacıyla gerçekleştirilmiştir.Ocak 2007- Mart 2011 arasında Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı'nda meme kanseri için SLN biyopsisi geçirmiş 197 hastadan SLN metastazı görülen 42'si ile ilgili 26 parametre incelenmiştir. Hasaların tamamında KALN uygulanmıştır. Hastalara MSKCC, Stanford, Cambridge, Tenon ve Gür et. al. tarafından geliştirilmiş tahmin modelleri uygulanmıştır. Receiver Operating Characteristics (ROC) eğrisi altındaki alan, her bir nomogram için hesaplanmıştır. Ayrıca Pearson Ki-Kare Testi ve Fisher exact test.i kullanılarak bizim popülasyonumuzda NSLNM tahmininde en yüksek etkiye sahip parametreler belirlenmiştir.Pozitif SLN'li 42 hastadan 14'ünde non-SLN metastazı bulunmaktaydı. MSKCC, Cambridge, Stanford, Tenon ve Gür et. al. modellerinden bizim hasta serimize en uygun değerler Tenon modelinden elde edilmiştir. Ki-kare analizinde; genel patolojik tümör boyutu, lenfovasküler invazyon (LVI) ve pozitif SLN sayısı, non-SLN pozitifliğini tespitte istatistiksel olarak anlamlı bulundu..Tenon modelinde verilen düşük riskli grup ile bize bulunan skorlar sırasıyla 3,5 ve 3,75 idi ancak diğer modellerde yanlış pozitiflik değerleri kabul edilemeyecek kadar yüksek ya da özgüllük ve duyarlılık değerleri düşüktü. Kendi popülasyonumuzdaki tümör özellikleri üzerinde yapılan incelemede patolojik tümör boyutu, pozitif SLN sayısı ve LVI durumu pozitif non-SLN tahmininde mutlak kullanılması gereken parametreler olarak belirlendi. Hasta sayısı azlığı nedeniyle bulunan sonuçlar daha büyük serilerde tekrar kontrol edilmelidir.

Abstract:
The aim of this study was to validate five models used to predict non-sentinel lymph node metastasis (NSLNM) in patients positive at SLN biopsy in a single center retrospective database and to identify tumor characteristics effective in the prediction of NSLNM incidence in our own patient population.Twenty-six parameters related to 42 patients diagnosed with positive SLN?s out of 197 patients who have undergone SLN biopsy for breast cancer between January 2007 and March 2011 at the Gazi University School of Medicine, Department of General Surgery have been examined. All patients have received Completion Axillary Lymph Node Dissection (CALND). The predictive models developed by the MSKCC, Stanford University, Cambridge University, Tenon Hospital and Gür et. al. have been applied. The area under the Receiver Operating Characteristics (ROC) curve has been calculated for all the nomograms. In addition, parameters with the highest predictive effect in our population have been determined using the Pearson chi-squared and Fisher exact tests.Fourteen of 42 SLN positive patients had non-SLN metastasis. Among the MSKCC, Cambridge, Stanford, Tenon and Gür et. al models, the best predictive values were obtained from the Tenon model. In chi-squared analysis, pathological tumor size, lymphovaskuler invasion (LVI) status and the number of positive SLN?s were found to be statistically significant in the prediction of non-SLN positivity.Scores for the low risk group in the original series and our series for the Tenon model were 3.5 and 3.75 respectively but the false positive rates for the other models were either unacceptably high or their sensitivity and specificity values were unacceptably low. In our evaluation of tumor characteristics for our population, pathological tumor size, LVI status and the number of positive SLN?s detected were determined to be parameters which must be used in the prediction of non-SLN metastasis. Due to the limited size of the patient population used in this study, our findings should be verified in larger series.