NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Presentación de un modelo de decisión Bayesiano para el tratamiento del Carcinoma Ductal In Situ (CDIS) de mama.

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Presentación de un modelo de decisión Bayesiano para el tratamiento del Carcinoma Ductal In Situ (CDIS) de mama.

dc.contributor.advisor	Giménez Climent, Mª Julia
dc.contributor.advisor	García Gómez, Juan Miguel
dc.contributor.advisor	Ponce Marco, José Luis
dc.contributor.author	Belda Ibáñez, Tatiana
dc.contributor.other	Departament de Cirurgia	es_ES
dc.date.accessioned	2016-03-11T10:48:16Z
dc.date.available	2017-03-12T05:45:05Z
dc.date.issued	2015	es_ES
dc.date.submitted	10-02-2016	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10550/51905
dc.description.abstract	El Carcinoma de Mama (CM) es el tumor maligno más frecuente en mujeres y su incidencia aumenta un 2% anual, por ello es uno de los problemas sanitarios más importantes de los países industrializados. Los sistemas nacionales de salud se centran en su diagnóstico precoz para minimizar las consecuencias fatales de la enfermedad, con la realización de mamografías periódicas en las mujeres entre los 40 y 70 años. El desarrollo de estos programas de cribado han demostrado adelantar el diagnóstico del CM un tiempo medio de 1,7 años y reducir la mortalidad un 30% en las pacientes mayores de 40 años, el 30% de los tumores son menores o iguales a 1 cm siendo la probabilidad de afectación ganglionar muy baja (10-18%). Estos resultados se deben a que se ha demostrado que la supervivencia en el CM depende de la limitación tumoral de la enfermedad a la mama. Pero el diagnóstico precoz ha aumentado espectacularmente el diagnóstico de Carcinoma Ductal In Situ (CDIS), cuyo crecimiento se limita al ducto mamario y por lo que se considera un estadio inicial dentro del CM, pero abarca gran variabilidad de lesiones con menor o mayor riesgo de desarrollar un Carcinoma Invasivo (CINV). Según la clasificación de la OMS, el CDIS es un tumor epitelial no invasivo. La clasificación TNM es el sistema de clasificación más utilizado en la práctica clínica habitual debido a su repercusión terapéutica y pronóstica. Dentro de la clasificación TNM el CDIS se considera Tis N0 M0 ya que el CDIS puro no habrá afectación ganglionar ni metástasica. En los casos de CDIS con microinfiltración, la posibilidad de afectación ganglionar ya no es nula, pudiendo presentar una afectación microscópica (pN0(i+), pN1mi) o macroscópica (pN1-N3). El CDIS presenta una Supervivencia Cáncer de Mama Específica (SCME) cercana al 100% a los 10 años, la Recidiva Local (RL) es utilizada como un marcador de fallo en el tratamiento de las pacientes. más de la mitad de las RL son invasivas, disminuyendo de manera estadísticamente significativa la SCME. Los resultados de los diferentes estudios que apoyan que la cirugía conservadora (CC) de la mama no se asocia a un peor pronóstico que técnicas más agresivas, son extrapolables al CDIS y por ello es la técnica quirúrgica mayoritariamente utilizada, aunque en los últimos años se ha observado un aumento de las mastectomía subcutánea y de la profiláctica sbt en pacientes jóvenes. La Biopsia Selectiva del Ganglio Centinela (BSGC) no está justificada de rutina en el CDIS, sólo se recomienda su utilización en el CDIS con microinvasión, en el medible en la MX o RM, y en aquel que requiere una mastectomía, a pesar de estas recomendaciones, se realiza en el 15% de las pacientes. El tratamiento se considera un tratamiento preventivo y se basa en la Radioterapia de toda la mama y la Hormonoterapia, principalmente con Tamoxifeno (TAM) durante 5 años. Existen factores pronósticos que van a determinar la evolución del CM, dependerán tanto de la agresividad del mismo como de la capacidad de respuesta inmunitaria de la paciente. dentro de ellos, los que se han relacionado claramente con la recaída y la supervivencia del CM, el factor pronóstico más importante es la afectación ganglionar disminuyendo significativamente la supervivencia a los 5 años. La expresión de receptores también han demostrado relacionarse con el pronóstico, su positividad conlleva un pronóstico favorable y justifica el tratamiento hormonal, por lo que su determinación es obligatoria en todos los casos y ayuda a clasificar el tumor en fenotipos moleculares que han demostrado predecir la recidiva temprana. Las decisiones en Medicina se basan en las Guías de Práctica Clínica (GPC) que nos proporcionan a los médicos recomendaciones y guías de actuación que nos ayudan a la atención óptima de los pacientes. Sus recomendaciones se basan en la Medicina Basada en la Evidencia (MBE) , que se inició para evitar grandes defectos relacionados con la toma de decisiones en medicina. el primer defecto eran las variaciones injustificadas en la práctica clínica entre los profesionales y el segundo, la brecha de tiempo entre la investigación científica y la práctica clínica. Estos defectos ponían en duda la calidad de las decisiones tomadas en medicina y así junto a la MBE surgió la evaluación de la calidad de la evidencia, en la que una revisión de ensayos clínicos aleatorios es una evidencia de nivel superior mientras que el consenso de expertos se considera el nivel de evidencia más bajo. Sin embargo, aunque las GPC mejoran la calidad de atención al paciente, los estudios informan de que su utilización no se realiza de forma efectiva en la práctica clínica habitual, no tienen en cuenta la incertidumbre de la decisión ni los riesgos y beneficios que conllevan. Para suplir estas carencias, en los últimos años se han desarrollado nuevos Sistemas de Ayuda a la Decisión (SAD), que en el caso del CDIS se centran en la predicción del riesgo de RL. Así el aumento de frecuencia del CDIS desde las campañas de detección precoz, las diferentes estrategias de tratamiento aceptadas, la elevada probabilidad de recidivar como CINV y los déficits en el proceso actual de toma de decisiones basado en las GPC, son las razones principales que nos han motivado en la creación de un SAD para el tratamiento del CDIS, que basado en la Teoría de la Decisión Bayesiana nos permita modelar la secuencia de decisiones, gestionar la incertidumbre, calcular los riesgos y utilidades de cada decisión y así optimizar y facilitar la decisión de tratamiento. El objetivo principal del estudio es crear un modelo que tenga en cuenta todas las alternativas de tratamiento aceptadas en las GPC para el CDIS y las posibles consecuencias derivadas de ellos basándonos en la Teoría de la Decisión Bayesiana, validándolo con la evidencia científica, como objetivos secundarios comprobar sus resultados coherentes con la práctica clínica y realizar su adaptación informática. Los centros implicados en la investigación de este estudio han sido el Instituto Valenciano de Oncología (IVO) y la Universidad Politécnica de Valencia y dentro de ella el Instituto de Aplicaciones de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones Avanzadas (ITACA). Los investigadores de ambos centros han colaborado para la creación del modelo y su validación. Se ha realizado la adaptación informática del modelo por los ingenieros informáticos y se han comprobado los resultados coherentes con la práctica clínica habitual en las pacientes diagnosticadas de CDIS y tratadas en el IVO en los últimos 17 años.	es_ES
dc.description.abstract	Breast carcinoma (BC) is the most common malignant tumor in women and the incidence increases by 2% annually, so it is one of the most important health problems in industrialized countries. The National Health Systems are focused on early diagnosis to minimize the fatal consequences of the disease, conducting regular mammograms in women between 40 and 70 years. The development of these screening programs have shown to advance the diagnosis of BM a median time of 1.7 years and reduce mortality by 30% in patients over 40 years, 30% of tumors are less than or equal to 1 cm, in these tumors, the probability of lymph node involvement is very low (10-18%). These results are due to that it has been shown that the survival in tumor depends BC limiting disease to the breast. But early diagnosis has dramatically increased diagnosis of DCIS (DCIS), whose growth is limited to the breast duct and what is considered an early stage in the BC, but includes great variability of lesions greater or lesser risk develop an invasive carcinoma (CINV). According to the OMS classification, DCIS is a noninvasive epithelial tumor. TNM classification system is the most widely used in clinical practice because of its therapeutic and prognostic implications. Within the TNM classification DCIS is considered Tis N0 M0 as pure DCIS no nodal or metastatic involvement. In cases of DCIS with microinfiltration, the possibility of involvement and lymph node is not null and can present a microscopic or macroscopic involvement (pN0 (i +), pN1mi) or (pN1-N3) respectively. DCIS has a Breast Cancer Specific Survival (BCSS) close to 100% at 10 years, local recurrence (LR) is used as a marker of failure in the treatment of patients. More than half of the LR are invasive, reducing significantly statistically BCSS. The results of different studies that support that conservative surgery (CS) of the breast is not associated with a worse prognosis than techniques more aggressive, are extrapolated to DCIS and so is the surgical technique most commonly used, although in recent years it has observed an increase in subcutaneous mastectomy and prophylactic in young patients. Selective Sentinel node biopsy (SSNB) is not justified routinely in DCIS, only use recommended in DCIS with Microinvasion, in DCIS measurable in the MX or MRI, and one that requires a mastectomy, despite these recommendations is performed in 15% of patients. The treatment is considered preventive treatment and is based in whole breast radiation therapy and hormone therapy, mainly with Tamoxifen (TAM) for 5 years. There prognostic factors that will determine the evolution of the CM, will depend both on the same aggressiveness and the ability of immune response of the patient. The most important prognostic factor is lymph node involvement significantly decreasing survival at 5 years. The expression of receptors have also been shown to be related to prognosis, positivity carries a favorable prognosis and justifies the hormonal treatment, so that its determination is mandatory in all cases and helps to classify the tumor in molecular phenotypes that have been shown to predict recurrence early. Medical decisions are based on Clinical Practice Guidelines (CPG) providing us recommendations and medical practice guidelines that help us to optimal patient care. Their recommendations are based on Evidence Based Medicine (EBM), which began to avoid major defects related to decision making in medicine. the first defect was unjustified variations in clinical practice among professionals and the second, the time gap between scientific research and clinical practice. These defects questioned the quality of decisions made in medicine and so by the MBE evaluation of the quality of the evidence emerged. A review of randomized clinical trials is evidence of higher level while expert consensus It is considered the lowest level of evidence. However, although the GPC improve the quality of patient care, studies report that its use is not done effectively in routine clinical practice, they do not take into account the uncertainty of the decision or the risks and benefits involved. To fill these gaps, in recent years have developed new Systems Decision Support (SDS), which in the case of DCIS focus on risk prediction RL. Thus increasing frequency of DCIS from campaigns early detection, different strategies accepted treatment, the high probability of relapse as CINV and deficits in the current process of decision making based on the GPC, are the main reasons we have led to the creation of a SDS for the treatment of DCIS, which based on the theory of Bayesian decision allows us to model the sequence of decisions, manage uncertainty, calculate the risks and profits of each decision and optimize and facilitate decision treatment. The main objective of the study is to create a model that takes into account all treatment alternatives accepted in the GPC for DCIS and the possible consequences of them based on the theory of Bayesian decision validating it with scientific evidence, as secondary objectives check your results consistent with clinical practice and make your computer adaptation. The research centers involved in this study were the Valencian Institute of Oncology (IVO) and the Polytechnic University of Valencia and within the Institute for the Application of Information Technology and Advanced Communications (ITACA). Researchers at both centers have collaborated for model creation and validation. It has made the computer adaptation of the model by computer engineers and have found the results consistent with routine clinical practice in patients diagnosed with DCIS and treated in the IVO in the last 17 years.	en_US
dc.format.extent	217 p.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	decisión	es_ES
dc.subject	tratamiento	es_ES
dc.subject	carcinoma ductal in situ	es_ES
dc.subject	mama	es_ES
dc.title	Presentación de un modelo de decisión Bayesiano para el tratamiento del Carcinoma Ductal In Situ (CDIS) de mama.	es_ES
dc.type	doctoral thesis	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::CIENCIAS MÉDICAS	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICAS	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::MATEMÁTICAS	es_ES
dc.embargo.terms	1 year	es_ES