ReP USP - Detalhe do registro: Desenvolvimento e validação de nomogramas para estimativa de risco para câncer de próstata em população brasileira
Autor USP: SILVA, THIAGO BUOSI - FM
Subjects: NEOPLASIAS PROSTÁTICAS; ANTÍGENOS; CALICREINA; BIÓPSIA; MODELOS
Keywords: Antígeno prostático específico; Biopsy; Model; Predictive value; Programas de rastreamento; Prostate neoplasms; Prostate specific antigen; Screening programs; Valor preditivo dos testes
Abstract: INTRODUÇÃO: O câncer de próstata é a segunda causa de morte relacionada ao câncer nos Estados Unidos e no Brasil. Sua incidência tem aumentado significativamente após a década de 90 devido a implantação de programas de rastreamento pelo PSA, que embora seja considerado um método sensível para identificar os pacientes com risco para o câncer de próstata, sua especificidade é considerada baixa. O objetivo foi desenvolver e validar nomogramas para estimar a probabilidade de câncer de próstata e câncer de próstata indolente em pacientes submetidos a um rastreamento oportunístico. MÉTODOS: Trata-se de um estudo observacional transversal baseado em uma coorte de pacientes atendidos pela Unidade Móvel de Prevenção e biopsiados no Departamento de Radiologia do Hospital de Câncer de Barretos entre janeiro de 2004 e dezembro de 2007. Os dados clínicos e patológicos foram coletados dos prontuários dos pacientes, seguindo uma ficha de coleta padronizada previamente elaborada e digitada em banco de dados no Software IBM® SPSS® Statistics 20.0.1 for Windows para posterior análise. Análises de regressão logística binária foram realizadas para avaliar o modo como cada um dos fatores em combinação permitiria supor a presença de câncer de próstata. RESULTADOS: Dos 1.639 pacientes que foram encaminhados para o Hospital de Câncer de Barretos para a realização da biópsia prostática, 553 (42,1%) tiveram confirmação histopatológica de adenocarcinoma prostático. Os tumores indolentes foram encontrados em 66 (5,0%) dos casos positivos. As análises de regressão logística forneceram uma área sob a curva ROC de 0,737 (IC 95% = 0,678 a 0,796) para predição do câncer de próstata e de 0,696 (IC 95% = 0,591 a 0,802) para predição de câncer de próstata indolente. CONCLUSÃO: Os modelos construídos apresentaram poder de predição razoável considerando-se os eventos estudados