Non-metastatik meme kanseri tanılı hastalarda "predict" çevrimiçi sağkalım öngörü hesaplayıcısının sonuçlarının gerçek yaşam verileri ile karşılaştırılması
Comparision of the results of the "predict" online survival prediction calculator with real life data in patients diagnosed with non-metastatic breast cancer
Yazar: CANSU ÖZEN
Danışman: PROF. DR. NADİRE KÜÇÜKÖZTAŞ
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Tıp Fakültesi / İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı / Tıbbi Onkoloji Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Onkoloji = Oncology ; İç Hastalıkları = Internal diseases
Dizin: Tıbbi onkoloji = Medical oncology

Özet:
Amaç: Predict, meme kanseri tanılı hastaların klinik ve patolojik verilerini kullanarak sağkalım tahminleri yapabilen bir hesaplayıcıdır. Non-metastatik meme kanseri tanılı hastalarımızda, Predict'in sağkalım öngörülerinin gerçek yaşam verileriyle uyumunu değerlendirme amacıyla çalışmamızı planlandık. Çalışmamız Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi İzzet Baysal Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nde 2010-2024 yılları arasında takip edilen meme kanseri hastalarının 5 ve 10 yıllık sağkalım verilerini Predict hesaplayıcısı tarafından öngörülen değerlerle karşılaştırmayı hedeflemektedir. Bu çalışmada meme kanseri tedavi planlamasında sağkalım tahmin araçlarının etkinliğini değerlendirmeyi amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Hastanemiz Tıbbi Onkoloji polikliniğinde takip edilen 276 meme kanseri
hastasının retrospektif olarak verileri incelenmiştir. Predict sağkalım hesaplayıcısı kullanılarak her hasta için 5 ve 10 yıllık sağkalım öngörüleri hesaplanmıştır. Sağkalım analizleri için SPSS veri tabanına hastaların demografik, klinik ve tedaviye yönelik verileri kaydedilmiştir. Predict hesaplayıcısından elde edilen tahminler, hastaların gerçek sağkalım süreleri ile karşılaştırılmıştır.
Bulgular: Hastaların ortanca takip süresi 117,5 ay olarak hesaplandı. Bu süre boyunca 225 hastanın (%81,5) sağ olduğu, 51 hastanın (%18,5) ise eksitus olduğu tespit edildi. Hastaların ortanca yaşı 51 idi. Hastalıksız sağkalım üzerinde etkili olan faktörler arasında hastalığın tespit şekli, kemoterapi alıp almama durumu, tümörün fokalitesi, Ki67 düzeyi ve uygulanan kemoterapinin türü tespit edildi (p=0,008; p=0,027; p=0,001; p=0,001). Genel sağkalım üzerinde etkili olan faktörler ise hastaların tanı anındaki yaşı, menopoz durumu, metastatik lenf nodu sayısı, tümörün evresi, fokalitesi, tümör alt tipi, lenf nodu negatif olan hastaların kemoterapi alıp almama durumu ve alınan kemoterapinin türü olarak sonuçlanmıştır. (p=0,014; p=0,044; p=0,013; p=0,003; p=0,014; p=0,003; p=0,044; p=0,024) Predict hesaplayıcısıyla 5 yıllık sağkalım için hesaplanan ve gözlenen oranların karşılaştırılmasında, hesaplanan sağkalım oranı %94,2, gözlenen sağkalım oranı ise %94,6 olarak bulundu. Bu fark istatistiksel olarak anlamlı değildi (p=0,838). Benzer şekilde, 10 yıllık sağkalımda Predict ile hesaplanan sağkalım oranı %87,6, gözlenen sağkalım oranı ise %85,3 idi ve bu fark da istatistiksel olarak anlamlı değildi (p=0,528).
Sonuç: Bu çalışma, non-metastatik meme kanseri tanılı hastalarda Predict sağkalım hesaplayıcısının kendi hasta popülasyonumuzda güvenilirliğini değerlendirmiştir ve Predict'in sağkalım tahminlerinde güvenilir bir araç olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, Predict'in ülkemizdeki non-metastatik meme kanseri tanılı hastalarda klinik karar destek aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
ANAHTAR KELİMELER: Meme Kanseri, Sağkalım, Predict, Prognostik Faktörler

Abstract:
Background: Predict is a calculator that can make survival predictions using the clinical and
pathological data of patients diagnosed with breast cancer. We planned our study to evaluate the concordance of Predict's survival estimates with real-life data in our patients diagnosed with non-metastatic breast cancer. Our study aims to compare the 5-year and 10-year survival data of breast cancer patients followed at Bolu Abant Izzet Baysal University Izzet Baysal Training and Research Hospital between 2010 and 2024 with the values predicted by the Predict calculator. With this study, we aimed to assess the effectiveness of survival prediction tools in planning breast cancer treatment.
Material and Methods: We retrospectively analyzed the data of 276 breast cancer patients followed in the Medical Oncology outpatient clinic of our hospital. 5-year and 10-year survival predictions were calculated for each patient using the Predict survival calculator. For survival analyses, patients' demographic, clinical, and treatment-related data were recorded into the SPSS database. The survival estimates obtained from the Predict calculator were compared with the patients' actual survival durations.
Results: The median follow-up period for the patients was calculated as 117.5 months. During this time, 225 patients (81.5%) were alive, and 51 patients (18.5%) had died. The median age of the patients was 51 years. Factors affecting disease-free survival included the method of disease detection, whether chemotherapy was administered, tumor focality, Ki67 level and the type of chemotherapy given (p=0.008; p=0.027; p=0.001; p=0.001). Factors influencing overall survival were determined to be the patients' age at diagnosis, menopausal status, number of metastatic lymph nodes, tumor stage, focality, tumor subtype, whether chemotherapy was administered in lymph node-negative patients and the type of chemotherapy received (p=0.014; p=0.044; p=0.013; p=0.003; p=0.014; p=0.003; p=0.044; p=0.024). When comparing the predicted and observed rates for 5-year survival using the Predict calculator, the predicted survival rate was 94.2%, and the observed survival rate was 94.6%. This difference was not statistically significant (p=0.838). Similarly, for 10-year survival, the survival rate calculated with Predict was 87.6%, while the observed survival rate was 85.3%; this difference was also not statistically significant (p=0.528).
Conclusion: This study evaluated the reliability of the Predict survival calculator in our own patient population with non-metastatic breast cancer and determined that Predict is a reliable tool for survival predictions. The findings suggest that Predict can be used as a clinical decision support tool in patients diagnosed with non-metastatic breast cancer in our country.
KEYWORDS: Breast Cancer, Survival, Predict, Prognostic Factors