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Individualized breast cancer risk prediction models applied to population-based screening mammography
Introducci贸: S'ha demostrat que el cribratge mamogr脿fic redueix la mortalitat per c脿ncer de mama. Seguint les recomanacions de la Comissi贸 Europea, els pa茂sos europeus han establert programes poblacionals de cribratge que ofereixen mamografies biennals a dones d'entre 50 i 69 anys d'edat. No obstant aix貌, el cribratge de c脿ncer de mama no est脿 lliure de controv猫rsia ja que existeix un debat en relaci贸 a l'equilibri entre la reducci贸 de la mortalitat i els efectes adversos. Per a millorar aquest equilibri, l'evid猫ncia cient铆fica actual d贸na suport al cribratge personalitzat. Els estudis de modelitzaci贸 han demostrat que modificar l'interval de cribratge, la prova de cribratge o el rang d'edat de la poblaci贸 objectiu en funci贸 del risc individual de les dones produeix un major benefici que les estrat猫gies convencionals. Per tant, 茅s necessari ampliar la informaci贸 actual sobre els factors de risc d'aquesta malaltia i crear models de predicci贸 del risc individual mitjan莽ant l'an脿lisi de grans bases de dades poblacionals. Objectiu: L'objectiu general d'aquesta tesi 茅s aprofundir en l'an脿lisi del cribratge poblacional del c脿ncer de mama. En concret, aquesta tesi pret茅n avaluar diferents factors de risc de c脿ncer de mama per a desenvolupar i validar un model de predicci贸 de risc individual d'aquesta malaltia. Es va analitzar com la densitat mam脿ria afecta als diferents indicadors del cribratge en el context de la mamografia digital. A continuaci贸, es van avaluar les difer猫ncies en el risc de c脿ncer de mama en funci贸 de si una lesi贸 benigna de mama es va diagnosticar en un cribratge prevalent o un cribratge incident. Tamb茅 es va analitzar la interacci贸 entre la densitat mam脿ria i les lesions benignes en el risc de desenvolupar c脿ncer de mama. Posteriorment, es va realitzar una revisi贸 sistem脿tica per a actualitzar l'evid猫ncia existent, dur a terme una valoraci贸 cr铆tica i una avaluaci贸 del risc de biaix i resumir els resultats dels models de risc individualitzats que s'utilitzen per a estimar el risc de c脿ncer de mama en les dones de la poblaci贸 general. Finalment, es va dissenyar un model de predicci贸 individual del risc de c脿ncer de mama i es va validar internament, a partir d'informaci贸 f脿cilment accessible en un episodi de cribratge. Conclusions: i) Els diferents indicadors de cribratge es veuen afectats negativament per la densitat mam脿ria, disminuint la sensibilitat i el valor predictiu positiu de la prova a mesura que augmenta la densitat mam脿ria. ii) El risc de c脿ncer de mama conferit per una lesi贸 benigna difereix segons la mena de cribratge (prevalent o incident). Fins on sabem, aquest 茅s el primer estudi que analitza l'impacte del tipus de cribratge en el pron貌stic de la lesi贸 benigna. iii) El risc de c脿ncer de mama augmenta de manera independent amb la pres猫ncia d'una lesi贸 benigna i amb una major densitat mam脿ria i es mant茅 elevat durant m茅s de 15 anys. iv) Els models de predicci贸 s贸n eines prometedores per a implementar pol铆tiques de cribratge basades en el risc individualitzat. No obstant aix貌, 茅s un repte recomanar qualsevol d'ells per a la personalitzaci贸 del cribratge ja que necessiten millorar la seva qualitat i capacitat discriminat貌ria. v) Es va dissenyar i validar internament un model de predicci贸 de risc capa莽 d'estimar el risc de c脿ncer de mama a curt i llarg termini utilitzant la informaci贸 recollida de manera rutin脿ria en el cribratge mamogr脿fic. El model inclou edat, antecedents familiars de c脿ncer de mama, antecedents de lesi贸 benigna i patrons mamogr脿fics previs, que van resultar estar relacionats amb un augment del risc de c脿ncer de mama. El model ha de ser validat externament i actualitzat amb noves variables.Introducci贸n: Se ha demostrado que el cribado mamogr谩fico reduce la mortalidad por c谩ncer de mama. Siguiendo las recomendaciones de la Comisi贸n Europea, los pa铆ses europeos han establecido programas poblacionales de cribado que ofrecen mamograf铆as bienales a mujeres de entre 50 y 69 a帽os de edad. Sin embargo, el cribado de c谩ncer de mama no est谩 libre de controversia ya que existe un debate en cuanto al equilibrio entre la reducci贸n de la mortalidad y los efectos adversos. Para mejorar este equilibrio, la evidencia cient铆fica actual apoya el cribado personalizado. Los estudios de modelizaci贸n han demostrado que modificar el intervalo de cribado, la prueba de cribado o el rango de edad de la poblaci贸n objetivo en funci贸n del riesgo individual de las mujeres produce un mayor beneficio que las estrategias convencionales. Por lo tanto, es necesario ampliar la informaci贸n actual sobre los factores de riesgo de esta enfermedad y crear modelos de predicci贸n del riesgo individual mediante el an谩lisis de grandes bases de datos poblacionales. Objetivo: El objetivo general de esta tesis es profundizar en el an谩lisis del cribado poblacional del c谩ncer de mama. En concreto, esta tesis pretende evaluar diferentes factores de riesgo de c谩ncer de mama para desarrollar y validar un modelo de predicci贸n de riesgo individual de esta enfermedad. Se analiz贸 c贸mo la densidad mamaria afecta a los distintos indicadores de cribado en el contexto de la mamograf铆a digital. A continuaci贸n, se evaluaron las diferencias en el riesgo de c谩ncer de mama en funci贸n de si una lesi贸n benigna de mama se diagnostic贸 en un cribado prevalente o un cribado incidente. Tambi茅n se analiz贸 la interacci贸n entre la densidad mamaria y las lesiones benignas en el riesgo de c谩ncer de mama. Posteriormente, se realiz贸 una revisi贸n sistem谩tica para actualizar la evidencia existente, llevar a cabo una valoraci贸n cr铆tica y una evaluaci贸n del riesgo de sesgo y resumir los resultados de los modelos de riesgo individualizados que se utilizan para estimar el riesgo de c谩ncer de mama en las mujeres de la poblaci贸n general. Por 煤ltimo, se dise帽贸 un modelo de predicci贸n individual del riesgo de c谩ncer de mama y se valid贸 internamente, basado en informaci贸n f谩cilmente accesible en un episodio de cribado. Conclusiones: i) Los distintos indicadores de cribado se ven afectados negativamente por la densidad mamaria, disminuyendo la sensibilidad y el valor predictivo positivo de la prueba a medida que aumenta la densidad mamaria. ii) El riesgo de c谩ncer de mama conferido por una lesi贸n benigna difiere seg煤n el tipo de cribado (prevalente o incidente). Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que analiza el impacto del tipo de cribado en el pron贸stico de la lesi贸n benigna. iii) El riesgo de c谩ncer de mama aumenta de forma independiente con la presencia de una lesi贸n benigna y con una mayor densidad mamaria y se mantiene elevado durante m谩s de 15 a帽os. iv) Los modelos de predicci贸n son herramientas prometedoras para implementar pol铆ticas de cribado basadas en el riesgo individualizado. Sin embargo, es un reto recomendar cualquiera de ellos para la personalizaci贸n del cribado ya que necesitan mejorar su calidad y capacidad discriminatoria. v) Dise帽amos y validamos internamente un modelo de predicci贸n de riesgo capaz de estimar el riesgo de c谩ncer de mama a corto y largo plazo utilizando la informaci贸n recogida de forma rutinaria en el cribado mamogr谩fico. El modelo incluye edad, antecedentes familiares de c谩ncer de mama, antecedentes de lesi贸n benigna y patrones mamogr谩ficos previos, que resultaron estar relacionados con un aumento del riesgo de c谩ncer de mama. El modelo debe ser validado externamente y actualizado con nuevas variables.Background: Mammographic screening has been shown to reduce mortality from breast cancer. Following the recommendations of the European Council, European countries have started population-based screening programs that offer biennial mammograms to women aged between 50 and 69 years. The results of the effectiveness of population-based screening are controversial in terms of the balance between mortality reduction and adverse effects. To improve this balance, current evidence supports personalized screening. Modeling studies have shown that modifying the screening interval, screening modality, or age range of the target population based on women's individual risk yields a greater benefit than conventional standard strategies. Several risk models have been designed to estimate women's individual breast cancer risk based on their personal characteristics. However, most of these models have not been specifically developed to estimate the risk of women targeted for breast cancer screening. There is therefore a need to broaden current information on risk factors for breast cancer and the estimation of individual risk prediction models through the analysis of large population-based databases. Aims: The general objective of the thesis is to deepen the analysis of population-based breast cancer screening. Specifically, the aim of this thesis is to assess different breast cancer risk factors in order to develop and validate an individualized breast cancer risk prediction model. We evaluated how breast density affects screening performance indicators in a digital mammography context. Then, we assessed differences in breast cancer risk across benign breast disease diagnosed at prevalent or incident screens. To our knowledge, this is the first time that such an approach has been used. We also evaluated the interaction between breast density and benign breast disease. Subsequently, we performed a systematic review to update the existing evidence, conduct a critical appraisal and risk of bias assessment and summarize the results of the individualized risk models that are used to estimate the risk of breast cancer in women in the general population. Finally, a breast cancer risk prediction model was designed and internally validated, based on information easily accessible at screening. Conclusions: i) Performance screening measures are negatively affected by breast density, with sensitivity and positive predictive value decreasing as breast density increases. ii) The risk of breast cancer conferred by benign breast disease differed according to type of screen (prevalent or incident). To our knowledge, this is the first study to analyze the impact of screening type on the prognosis of benign breast disease. iii) The risk of breast cancer independently increased with the presence of benign breast disease and with greater breast density and remained elevated for over 15 years. iv) Individualized risk prediction models are promising tools for implementing risk-based screening policies. However, it is a challenge to recommend any of them since they need further improvement in their quality and discriminatory capacity. v) We designed and internally validated a risk prediction model able to estimate short- and long-term breast cancer risk using information routinely reported at screening participation. The model included age, family history of breast cancer, benign breast disease and previous mammographic findings, which were found to be related to an increase in breast cancer risk. The model should be externally validated and updated with new variables
Discrete event simulation applied to prediction of future demand of colonoscopies
Discrete event simulation was used to model a population-based colorectal cancer screening program. The demand of colonoscopies, including colonoscopies after a positive fecal-occult blood test and surveillance colonoscopies after a premalignant finding, were estimated, with a special focus on sensitivity analysis on the main factors affecting colonosocopy demand and territorial predictions according to the incoming extension of the Program in all regions of Catalonia. Results of the sensitivity analysis showed that FIT positivity is far the most sensitive variable. Territorial results were calculated for each endoscopic unit of Catalonia and an interactive and user-friendly application was developed to make results available to decision-makers. The model predicts a relevant increase in future demand of colonoscopies and, thus, raises the need of careful planning of healthcare resources
Discrete event simulation applied to prediction of future demand of colonoscopies
Discrete event simulation was used to model a population-based colorectal cancer screening program. The demand of colonoscopies, including colonoscopies after a positive fecal-occult blood test and surveillance colonoscopies after a premalignant finding, were estimated, with a special focus on sensitivity analysis on the main factors affecting colonosocopy demand and territorial predictions according to the incoming extension of the Program in all regions of Catalonia. Results of the sensitivity analysis showed that FIT positivity is far the most sensitive variable. Territorial results were calculated for each endoscopic unit of Catalonia and an interactive and user-friendly application was developed to make results available to decision-makers. The model predicts a relevant increase in future demand of colonoscopies and, thus, raises the need of careful planning of healthcare resources