Modelos de historia natural del cáncer de mama y predicción del riesgo en cohortes de cribado de mamografía
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En una nueva tesis, Rickard Strandberg, Ph.D. estudiante del Departamento de Epidemiología Médica y Bioestadística, sienta las bases para un nuevo modelo de historia natural del cáncer de mama. Al aprovechar las cohortes de selección detalladas disponibles, el trabajo de Rickard incluye tres aplicaciones diversas de este modelo.
La tesis incluye cuatro estudios, comenzando con el desarrollo del marco estadístico para el modelo de historia natural y luego su aplicación en una cohorte de detección de mamografía sueca en el estudio I-II. En el estudio III, Rickard Strandberg se centra en la predicción del riesgo con una modificación del modelo de historia natural para incorporar los factores de riesgo por separado en cada uno de los cuatro componentes del modelo. En el Estudio IV, el modelo se utiliza para estudiar el efecto que ciertos parámetros de adquisición utilizados en mamografía tienen sobre la detectabilidad de los tumores de cáncer de mama.
¿Cuáles son los resultados más importantes de su tesis?
«Con suerte, hemos comunicado que estos tipos de enfoques de modelado son útiles para una amplia gama de aplicaciones. Con modelos de historia natural podemos aprender más sobre la progresión de la enfermedad, estudiar los efectos de la detección del cáncer de mama y predecir el riesgo futuro de cáncer de mama. En esta tesis, desarrollamos predicciones de riesgo que pueden incorporar los efectos de la detección directamente, algo que los modelos de predicción de riesgo convencionales no pueden hacer».
¿Por qué eligió estudiar esto? ¿área en particular?
«Mi experiencia es en estadística matemática, con un interés especial en el modelado estadístico. Cuando me encontré con este proyecto entendí de inmediato lo que ellos (ahora nosotros) estábamos tratando de hacer. Además, la importancia de la investigación del cáncer de mama no puede ser exagerado Nunca me convertí en médico, pero aquí encontré una manera de contribuir a mi manera».
¿Qué crees que se debería hacer para avanzar en esta área de investigación?
» Como siempre, hay áreas en las que se puede mejorar el modelado del cáncer de mama. Para este modelo específicamente, las áreas más importantes son la metástasis y los subtipos de cáncer de mama. Validar el modelo con datos de otras poblaciones de estudio también es un paso importante».
Explorar más
Es posible que el sobrediagnóstico de cáncer de mama no ocurra con tanta frecuencia como se pensaba anteriormente Más información: «Cáncer de mama natural modelos de historial y predicción de riesgo en cohortes de detección de mamografía». Rickard Strandberg. Karolinska Institutet (2022), ISBN: 978-91-8016-493-1 Proporcionado por Karolinska Institutet Cita: Modelos de historia natural del cáncer de mama y predicción de riesgo en cohortes de detección de mamografía (20 de abril de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-04-breast-cancer-natural-history-mammography.html Este documento está sujeto a derechos de autor. de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, ninguna parte puede ser reproducida sin el permiso por escrito El contenido se proporciona solo con fines informativos.