A logica fuzzy e melhor do que o modelo de Gail para predizer o estado dos receptores hormonais do cancer de mama?

• Main Author: Morais, Sirlei Siani, 1973-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2009
• Subjects: Mamas - Câncer; Receptores hormonais; Lógica fuzzy; Cancer - Quimioprevenção; Breast - Neoplasm; Hormone receptor; Fuzzy logic; Chemoprevention
• Online Access: MORAIS, Sirlei Siani. A logica fuzzy e melhor do que o modelo de Gail para predizer o estado dos receptores hormonais do cancer de mama?. 2009. 76 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/308701>. Acesso em: 13 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/308701

Orientador: Cesar Cabello dos Santos === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas === Made available in DSpace on 2018-08-14T00:11:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Morais_SirleiSiani_M.pdf: 4527732 bytes, checksum: 211f9fdc8eb9af5035b14ae6f421798e (MD5) Previous issue date: 2009 === Resumo: Objetivo: Comparar a capacidade de predição de estados dos receptores hormonais do modelo de lógica fuzzy em relação ao modelo de Gail em mulheres saudáveis que após cinco anos desenvolveram câncer de mama. Métodos: Este estudo retrospectivo avaliou os dados referentes ao perfil de 341 mulheres cinco anos antes do diagnóstico de câncer de mama, atendidas no ambulatório de mama do CAISM no período de janeiro de 2006 a junho de 2008. A resposta a quimioprevenção está diretamente associada ao estado dos receptores hormonais. Estudos de quimioprevenção utilizam em sua maioria, mulheres com alto risco de câncer de mama, calculado através do modelo de Gail. Utilizou-se um modelo desenvolvido através da lógica fuzzy, para classificar o risco do estado dos receptores hormonais, tendo sido avaliado a sua capacidade de predição, e comparando-se aos valores do risco do modelo de Gail, classificado em alto e baixo risco. O modelo de lógica fuzzy considerou idade, idade à menarca, número de biópsias prévias, o número de familiares afetados por câncer de mama e idade ao primeiro parto. Resultados: O modelo de lógica fuzzy apresentou uma sensibilidade de 89,3% (IC 95% = 85,5-93,1) e acurácia de 72,1% superiores ao modelo de Gail (49,6% e 50,7% respectivamente p < 0,0001), porém uma menor especificidade (23,6%; IC 95% = 14,8-32,4) em relação ao modelo de Gail (53,9%). Conclusão: A lógica fuzzy foi mais eficaz na predição do estado dos receptores hormonais em comparação ao modelo de Gail === Abstract: Background: To compare the capability of prediction of the state of hormonal receptors used in the fuzzy logic in relation to Gail's model for healthy women that after five years developed breast cancer. Methods: This retrospective study has avaliated the data concerning the profile of 341 women five years before the breast cancer diagnosis who were attend in the breast clinic at the Women's Integral Healthcare Center of Unicamp, between June 2006 and June 2008. The reaction to the chemotherapy is directly associated to the state of the hormonal receptors. Studies concerning chemotherapy as a preventive alternative use in most of the cases women with high risk of having breast cancer and the calculation is made through Gail's method. This study was used the model developed through Fuzzy logic in order to classify the risk concerning the state of the hormonal receptors, evaluating their capacity of prediction and comparing them to the values of risk in Gail's model- which is classified in high and law. In the Fuzzy logic model it was considered the age, the age at menarch, the number of previous biopsies, the number of relatives affected by breast cancer and the age of firt live birth. Results: the Fuzzy logic model presented a sensibility of 89.3% (CI 95% = 85.5- 93.1) e accuracy of 72.1%, higher to Gail's model (49.6% and 50.7% respectively for p < 0.0001), however with a smaller specificity (23.6%; CI 95% = 14.8-32.4) in relation to Gail's model (53.9%). Conclusion: the fuzzy logic was more efficient in predicting the state of hormonal receptors in comparison to Gail's model === Mestrado === Tocoginecologia === Mestre em Tocoginecologia