El grado histológico es un mejor predictor de sobrevida específico que KI67 en cáncer de mama localizado RH+/HER2-: Un estudio del mundo real

Loading...
Thumbnail Image
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
El cáncer de mama (CM) es el cáncer más común en mujeres. La determinación de factores pronósticos es relevante para la decisión de terapia sistémica. El objetivo del presente estudio fue determinar, en el mundo real, el rol pronóstico de Ki67 en pacientes con CM no metastásico en dos centros de cáncer; uno académico y otro de la comunidad. Se realizo un análisis retrospectivo de un registro longitudinal de pacientes con CM. Se analizaron las características clinicopatológicas y sobrevida especifica por CM (SEE) de 3.969 mujeres diagnosticadas en etapas I/II/III entre los años 2012-2021. En el análisis univariado los factores pronósticos asociados significativamente a SEE fueron: etapa, motivo de consulta (tamizaje vs síntomas), estado de receptores hormonales, grado histológico (GH) y Ki67. En el análisis multivariado, la etapa III, Ki67 20% y GH3 se asociaron significativamente a un riesgo de muerte (HR) de 4,41, 2,52 y 1,92; respectivamente, independiente del centro de tratamiento y subtipo de CM. Sin embargo, en el grupo receptor hormonal RH+/HER2- el GH presento mayor poder discriminatorio que Ki67. Las curvas ROC-AUC para Ki67 indicaron que el mejor punto de corte para SEE fue de 20%, para la cohorte completa y también para el grupo RH+/HER2-. Se concluye que el comportamiento de las variables pronosticas fue esperado y coincidente con la literatura. El GH parece ser un mejor predictor de mortalidad especifica por CM. Ki67 mostró un valor de corte consistente con lo sugerido en consensos de expertos no solo para la cohorte completa, sino también para tumores RH+/HER2-.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023.
Keywords
Cáncer de mama, Sobrevida específica por enfermedad, Factores pronósticos, Ki67, Grado histológico, Curvas ROC-AUC
Citation