Validação do modelo PREDICT em uma coorte de casos de câncer de mama no Brasil - Magario, Marcos Benini (2022)
Introdução: Para que haja uma prática médica mais precisa em relação a qual tratamento adjuvante seria mais efetivo para os casos de câncer de mama em estágio inicial, modelos para predizer sobrevida e resposta ao tratamento têm sido produzidos levando em conta fatores prognósticos. Para que sejam aplicáveis em populações distintas da original, é necessário que sejam validados. Objetivo: Validar o modelo PREDICT, desenvolvido no Reino Unido, em uma coorte de tumores de mama no Brasil. Métodos: Foram incluídas todas as pacientes diagnosticadas e tratadas por câncer de mama no Setor de Oncologia Ginecológica e Mastologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo a partir de 1999 e até 2016 para garantir o mínimo de 5 anos de seguimento. Para análise final, um total de 891 pacientes, foram coletadas as seguintes variáveis: idade ao diagnóstico, tamanho do tumor, número de linfonodos axilares comprometidos, grau histológico do tumor, expressão dos receptores de estrogênio, expressão do marcador HER2, expressão do marcador KI-67, tipo de tratamento recebido, condição atual (viva ou óbito), tempo de sobrevida em dias, causa do óbito. Essas variáveis foram armazenadas na plataforma REDCAP. Os dados obtidos foram utilizados para gerar curvas de predição baseadas no modelo PREDICT. Estas curvas foram avaliadas quanto à capacidade de discriminação e calibração. Resultados: após seguimento de 5 anos, demonstrou boa calibração com valores de plotagem adequadas e discriminação com valores da curva ROC em receptores estrogênico negativo e positivo de 0,73 e 0,72 respectivamente em nossa coorte. Conclusão: O modelo PREDICT pode ser uma ferramenta útil na predição de sobrevida e resposta ao tratamento adjuvante das pacientes brasileiras com câncer de mama.