Un modelo liderado por investigadores leridanos sobre estrategias en cribado de cáncer de mama recibe la valoración más alta entre 18 propuestas de todo el mundo

Una revisión de 18 modelos sobre estrategias en cribado de cáncer de mama ha valorado con la cualificación más alta la propuesta realizada por el Grupo de Investigación Biología de Sistemas y Métodos Estadísticos para la Investigación de la Universidad de Lleida (UdL) y el Instituto de Investigación Biomédica de Lleida (IRBLleida), y por el Grupo de Investigación en Análisis Económica y Estadística en Salud (GRAEES) de la Universidad Rovira y Virgili.

La propuesta determina la necesidad de desarrollar medidas individualizadas para predecir el riesgo de sufrir cáncer de mama. El modelo propone basar las estrategias de diagnóstico de la enfermedad según el riesgo, una propuesta que permite reducir costes y efectos adversos a las personas con resultados falsos positivos o en casos sobrediagnosticados.

La revisión de los modelos, publicada el mes de diciembre de 2017 en la revista BMC Health Services Research, concluye que los futuros modelos de simulación del cribado en cáncer de mama deben integrar parámetros útiles en la estrategia, como los propuestos por los investigadores leridanos, en los que realizaron una evaluación económica y de relación entre beneficios y perjuicios de las estrategias de cribado.

Además de la valoración de la calidad del artículo, la revisión evaluó si los modelos de simulación integraban todas las fases relevantes de la atención sanitaria del cáncer de mama (detección, diagnóstico y tratamiento), si se consideraba también la calidad de vida de las mujeres, y si los costes en todas las etapas asistenciales estaban calculados adecuadamente.

Un modelo de simulación es un método científico para crear y analizar escenarios hipotéticos que tratan de predecir los resultados que serían observados en el mundo real. Los modelos de simulación permiten plantear propuestas de alternativas de mejora, aportando datos relevantes para desarrollar protocolos y programas de detección precoz de enfermedades. Estos modelos también permiten tener conocimientos sobre clasificaciones de riesgo, sesgos en los diagnósticos, así como una evaluación económica.

Los resultados del estudio de simulación realizado por el Grupo de Investigación leridano fueron publicados el año 2014 en la revista PLoS One. En el estudio se estimaron los beneficios, los efectos adversos y los costes a lo largo del tiempo de 2.624 estrategias de detección precoz de cáncer de mama utilizando datos de registros de población española y programas de detección precoz de cáncer de mama, así como de estudios clínicos. "Nuestro estudio quería ser una evaluación global del impacto que tendría un nuevo paradigma de cribado sobre beneficios, costes y efectos adversos, en lugar de una guía detallada sobre cómo se debe hacer una selección personalizada" explicó Ester Vilaprinyó, investigadora del Grupo.

Según el análisis, el cribado óptimo se caracteriza por periodicidades quinquenales o trienales para los grupos de riesgo bajo o moderado y la periodicidad anual para el grupo de alto riesgo. "Hay que desarrollar medidas precisas de riesgo individual y trabajar sobre cómo implementar estrategias de selección basadas en el riesgo", concluye el artículo.

La revisión, que ha seguido el protocolo de la guía PRISMA de revisiones sistemáticas, ha valorado 40 ítems que, según las guías de buena práctica, se tendrían que haber considerado en los modelos de simulación y se tendrían que haber explicado en la publicación del trabajo.

Actualmente, este Grupo de Investigación está llevando a cabo un estudio de aceptabilidad y viabilidad de la detección precoz personalizada del cáncer de mama dentro del Sistema Nacional de Salud. En este estudio colaboran investigadores del IRBLleida y la UdL, del Hospital Universitario Arnau de Vilanova, del Programa de detección precoz de la Región Sanitaria Lleida y del Instituto Catalán de la Salud.