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Variables relacionadas con la diseminación metastásica axilar en el cáncer de mama en caso de ganglio centinela positivo. Evaluación de modelos predictivos.

El 60% de las pacientes con cáncer de mama y ganglio centinela positivo no tendrán metástasis en el resto de ganglios de la axila. Por esto, nuestro objetivo consiste en: evaluar las variables relacionadas con la diseminación metastásica axilar, validar los diferentes modelos predictivos creados hasta la fecha y elaborar, si fuera posible, nuestro propio modelo. Realizamos un estudio retrospectivo a lo largo de 10 años. Fueron incluidas todas las pacientes intervenidas de cáncer de mama en nuestro hospital con ganglio centinela positivo. Se recogieron 27 variables clínico/histológicas del tumor y se realizó un análisis uni/multivariante. Se aplicaron los modelos predictivos a nuestra población. Las variables significativas con la diseminación metastásica axilar fueron el IMC, macrometástasis en el ganglio centinela, unifocalidad y la extensión extranodal. Ningún modelo predictivo pudo ser validado pues todos presentan una capacidad diagnóstica baja. No realizamos nuestro propio modelo pues requeríamos un grupo mayor de pacientes. / Around 60% of breast cancer patients and positive sentinel lymph node biopsy, won´t have metastatic axillary disease. Our main objective consist of: evaluating the metastatic axillary disease related factors, validating update predictive models and creating, if it were possible, our own predictive model. We made a retrospective study. The study included all patients who underwent breast cancer surgery with positive sentinel lymph node biopsy in our hospital for last 10 years. We obtained 27 variables of each patient and an statistical analysis were made. We applied the main published predictive models to our population. Metastatis axillary disease related factors were: CMI, macrometastases in sentinel lymph node, unifocal tumor, extranode extension. No one of the predictive models was validated because all of them had a low diagnostic discrimination. We were not able to create our own predictive model, due to it was necessary a bigger population.

Identiferoai:union.ndltd.org:TDX_UM/oai:www.tdx.cat:10803/117855
Date21 June 2013
CreatorsGuillén Paredes, Maria del Pilar
ContributorsDoménech Ratto, Ginés, Aguayo Albasini, José Luis, Carrasco González, Luis, Universidad de Murcia. Departamento de Cirugía, Pediatría, Ginecología y Obstetricia
PublisherUniversidad de Murcia
Source SetsUniversidad de Murcia
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Format200 p., application/pdf
SourceTDR (Tesis Doctorales en Red)
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTENCIA. El acceso a los contenidos de esta tesis doctoral y su utilización debe respetar los derechos de la persona autora. Puede ser utilizada para consulta o estudio personal, así como en actividades o materiales de investigación y docencia en los términos establecidos en el art. 32 del Texto Refundido de la Ley de Propiedad Intelectual (RDL 1/1996). Para otros usos se requiere la autorización previa y expresa de la persona autora. En cualquier caso, en la utilización de sus contenidos se deberá indicar de forma clara el nombre y apellidos de la persona autora y el título de la tesis doctoral. No se autoriza su reproducción u otras formas de explotación efectuadas con fines lucrativos ni su comunicación pública desde un sitio ajeno al servicio TDR. Tampoco se autoriza la presentación de su contenido en una ventana o marco ajeno a TDR (framing). Esta reserva de derechos afecta tanto al contenido de la tesis como a sus resúmenes e índices.

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