¿Cómo de exactos son los modelos de predicción del riesgo de cáncer de mama en mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama?

Mensajes clave

• Encontramos 4 modelos de predicción del riesgo de cáncer de mama que habían sido estudiados suficientes veces como para poder evaluarlos en detalle. Estos fueron los modelos Gail, Tyrer-Cuzick, BOADICEA y BRCAPRO.

• El modelo BOADICEA fue una de las herramientas más fiables para calcular el riesgo futuro de cáncer de mama en mujeres con antecedentes familiares de la enfermedad, lo que significa que podría ayudarlas a ellas y al personal médico a decidir el tratamiento.

• Se necesitan más estudios de investigación para mejorar la exactitud de los modelos de predicción existentes a la hora de distinguir entre las mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama que desarrollarán la enfermedad y aquellas que no.

¿Por qué es útil poder predecir el riesgo de cáncer de mama de una mujer?

Las mujeres con antecedentes de cáncer de mama en su familia tienen más probabilidades de desarrollar cáncer de mama a lo largo de su vida. En la consulta, la probabilidad de que una mujer desarrolle cáncer de mama en un período determinado de tiempo se suele calcular con herramientas estadísticas conocidas como modelos de predicción del riesgo de cáncer de mama.

Poder calcular con exactitud el riesgo de desarrollar cáncer de mama en una mujer con antecedentes familiares de cáncer de mama ayuda al personal médico y a la mujer a decidir cómo controlar o reducir su riesgo de cáncer de mama. Este control puede incluir:

• cribado periódico con mamografía o resonancia magnética (un tipo de exploración que crea imágenes en detalle del tejido mamario) para detectar el cáncer de mama en estadio precoz;

• tomar medicación para reducir el riesgo; o

• en algunos casos, extirpación quirúrgica de ambas mamas para prevenir el cáncer de mama.

En la actualidad, no está claro cuál de los modelos predictivos de riesgo de cáncer de mama que existen funciona mejor en mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama.

¿Qué queríamos averiguar?

Queríamos:

• identificar modelos de predicción del riesgo de cáncer de mama desarrollados o analizados (o ambos) en mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama; y

• evaluar con qué exactitud predicen el riesgo futuro de desarrollar cáncer de mama en estas mujeres.

¿Qué hicimos?

Buscamos estudios que desarrollaran o analizaran estos modelos. Nos fijamos en la exactitud de los modelos en su predicción del riesgo de cáncer de mama, centrándonos en:

• si el número previsto de casos de cáncer de mama fue similar al número que hubo realmente (calibración); y

• si el modelo podía distinguir entre las mujeres que desarrollaron o no cáncer de mama (discriminación).

Cuando hubo suficientes estudios que evaluaron el mismo modelo, combinamos sus resultados estadísticamente.

¿Qué encontramos?

Identificamos 12 modelos que calculan el riesgo futuro de cáncer de mama, que se habían analizado en estudios en los que todas o la mayoría de las mujeres tenían antecedentes familiares de cáncer de mama. Los modelos se estudiaron con información de solo 134 mujeres o de 130 058. La mayoría de las mujeres vivían en Norteamérica, Europa o Australia, y un pequeño número de mujeres en Asia.

Los estudios fueron financiados por gobiernos (25 estudios), universidades (24), organizaciones sin fines de lucro (21) y la industria (3). Seis estudios no declararon sus fuentes de financiación y algunos fueron financiados por más de una fuente.

Pudimos combinar los resultados de varios estudios sobre 4 modelos: Gail, Tyrer-Cuzick, BOADICEA, y BRCAPRO.

Calibración : ¿el número previsto de casos de cáncer de mama fue similar al número real?

• Los modelos Gail y BOADICEA calcularon con exactitud el número de mujeres en los estudios incluidos que desarrollarían cáncer de mama en un plazo de tiempo determinado:

  • por cada 100 cánceres de mama que Gail predijo que ocurrirían, en realidad hubo alrededor de 106;

  • por cada 100 cánceres de mama que predijo BOADICEA, en realidad hubo 98.

• El modelo de Tyrer-Cuzick calculó que más mujeres de los estudios desarrollarían cáncer de mama que las que realmente lo desarrollaron. Por cada 100 cánceres de mama que predijo, en realidad hubo solo 86 casos.

• El modelo de BRCAPRO calculó que menos mujeres de los estudios desarrollarían cáncer de mama que las que realmente lo desarrollaron. Por cada 100 cánceres de mama que predijo, en realidad ocurrieron 144.

Discriminación: ¿cómo de bien podían los modelos distinguir entre las mujeres que desarrollaron cáncer de mama y las que no?

• Los cuatro modelos fueron moderadamente exactos para distinguir entre las mujeres que desarrollarían cáncer de mama y las que no en un plazo de tiempo determinado, pero ninguno lo hizo muy bien.

• Los modelos Tyrer-Cuzick (versión 8), BOADICEA y BRCAPRO distinguieron correctamente a las mujeres que desarrollarían cáncer de mama de las que no lo harían en aproximadamente 64 a 65 de cada 100 casos.

• El modelo Gail funcionó algo peor, distinguiendo correctamente a las mujeres que desarrollarían cáncer de mama en 61 de cada 100 casos.

¿Cuáles son las limitaciones de la evidencia?

Consideramos que la calidad de la mayoría de los estudios incluidos en la revisión es deficiente o dudosa, lo que significa que no es posible confiar en que estos resultados sean fiables. La confianza se disminuyó por varias razones:

• en algunos estudios, muy pocas mujeres desarrollaron cáncer de mama, lo que hace más difícil juzgar la exactitud de los modelos de predicción;

• no todos los estudios proporcionaron la información que buscábamos sobre el rendimiento del modelo;

• a algunos estudios les faltaba información o no explicaron cómo manejaron la información que faltaba.

¿Cuál es el grado de actualización de esta evidencia?
La revisión incluye estudios publicados hasta diciembre de 2024.