Valutazione e confronto di modelli per la stima del rischio individuale di tumore alla mammella e applicazione alla realtà Italiana

Introduzione: I modelli statistici volti alla quantificazione della probabilità individuale di diagnosi di tumore stanno assumendo sempre maggiore rilevanza in ambito clinico. Per stimare accuratamente il rischio di tumore essi combinano fattori di rischio epidemiologici e clinici con dati biologici e genetici consentendo: l¿identificazione di individui che potrebbero beneficiare di screening mirati o altri tipi di interventi specifici; lo sviluppo di indici rischio-beneficio e di costo; la valutazione dell¿opportunità di effettuare test genetici per la determinazione del rischio di tumore in soggetti a familiarità elevata. In questo contesto, nell¿ultimo decennio sono stati proposti numerosi modelli statistico-probabilistici per la predizione del rischio assoluto di tumore alla mammella (TM), ma vi è mancanza di studi che ne confrontino la validità applicativa. Materiali e metodi: La ricerca si propone di studiare e confrontare le proprietà statistico-matematiche dei modelli più rilevanti, alla luce della natura delle componenti utilizzate (variabili tempo dipendenti, tipo di fattore di rischio markers biologici etc) per la stima dei rischi e di valutarne l¿applicabilità ed utilità nella realtà Italiana. La procedura sarà applicata utilizzando: I) dati relativi ad una coorte di 10083 donne reclutate nell¿ambito di un programma di screening nell¿area di Firenze (CSPO); ii) i dati relativi all¿incidenza e alla mortalità per TM, di mortalità generale e di sopravvivenza tratti dal Registro dei Tumori di Firenze; iii) i rischi relativi per i fattori di rischio di interesse derivati da uno studio multicentrico caso-controllo condotto in varie province del Nord e Centro Italia. Obiettivo specifico: Lo scopo di questa ricerca è quello di contribuire alla definizione di linee guida nel campo della prevenzione del TM e di mettere a punto un algoritmo statistico- matematico di applicabilità generale in grado di provvedere anche a stime previsionali di costo. La stima della probabilità individuale di rischio per tumore, dato l¿ampio spettro di possibilità applicative, deve derivare da modelli ad elevata potenza, valutati su dati di elevata qualità che includano fattori di rischio sia modificabili che irreversibili e testati e validati su dati di popolazione nelle realtà locali.