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News from UC Davis Health System

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NEWS | April 15, 2013

El uso de una herramienta digital en las mamografias mejora la deteccion de ciertos tipos de cancer pero tambien aumenta las alarmas falsas

Los resultados de un nuevo estudio cuestionan la efectividad de la detección asistida por computadora (CAD, por sus siglas en inglés)

(SACRAMENTO, Calif.)

La detección asistida por computadora (CAD, por sus siglas en inglés) es un procedimiento extendido y costoso que mejora la detección del cáncer del seno no invasivo o invasivo en etapas tempranas, pero también comete más errores que las mamografías convencionales, de acuerdo con investigadores de UC Davis y de la Universidad de Washington.

Un nuevo estudio sostiene que CAD ayuda a detectar algunos casos de cáncer del seno invasivo en etapas tempranas mucho mejor que una mamografía convencional. Sin embargo, también aumenta innecesariamente el requerimiento de pruebas adicionales.

Publicado en la edición del 16 de abril de la publicación Annals of Internal Medicine, el estudio realizado en mujeres inscritas en el programa Medicare, compara los resultados clínicos provenientes de mamografías rutinarias con y sin CAD, un programa informático desarrollado para mejorar la detección de cáncer del seno en la mamografía.

Durante el estudio, se encontró una fuerte relación entre CAD y una mayor incidencia del carcinoma ductal in situ (DCIS por sus siglas en inglés), una lesión no invasiva en el seno típicamente considerada como “etapa 0” porque no afecta el tejido adyacente ni se le considera causa de mortalidad.

“El carcinoma ductal in situ se desarrolla lentamente, si es que lo llega a hacer”, dijo el autor del estudio, Joshua Fenton, profesor de medicina familiar y comunitaria en UC Davis y líder nacional en investigaciones para mejorar la calidad de servicios de salud. “Algunas de estas lesiones no invasivas en etapas tempranas probablemente nunca llegan a tener atención médica  a no ser por CAD”, añadió.

CAD también ha sido asociado con una ligera alza en los índices de detección de cáncer del seno invasivo en etapas tempranas.

“Hay más beneficios si CAD detecta cáncer invasivo en etapas tempranas antes de que se desarrolle”, dijo Fenton.  “Se necesita un estudio a largo plazo para establecer si menos mujeres mueren de cáncer del seno debido a esta tecnología”.

El estudio también encontró que las mamografías con CAD estaban relacionadas con un incremento en la realización de otras pruebas de diagnóstico, incluidas las biopsias del seno, entre las mujeres que no tenían este tipo de cáncer.

“Esto significa que CAD aumenta las posibilidades de ser remitida innecesariamente a otros procedimientos de imaginología u otras pruebas debido a una alarma falsa, lo que ya es un problema grave sin CAD”, dijo la coautora del estudio, Joann Elmore, profesora de medicina interna y epidemiología de la Universidad de Washington y especialista en exámenes de cáncer del seno.

“Ninguna mujer le gusta recibir la noticia de que existe una irregularidad en su mamografía que puede o no significar cáncer y que requiere otros exámenes. Esto puede ser una experiencia sumamente estresante para una mujer”, añadió Elmore.

Los algoritmos de CAD están diseñados para asistir a los radiólogos en la demarcación de áreas en las mamografías que pueden estar asociadas con el cáncer del seno. El uso de CAD ha aumentado rápidamente desde que fue aprobado para reembolso del Medicare en 2010 y hoy día es utilizado en aproximadamente tres de cuatro mamografías rutinarias en Estados Unidos.

A pesar de esta gran aceptación, algunos proveedores de cuidado médico han cuestionado si los beneficios de CAD superan su costo anual al Medicare, que ha sido estimado por Fenton en más de $100 millones al año.

Para el estudio, Fenton, Elmore y sus colegas analizaron los datos de los reclamos del Medicare que estaban relacionados con la base de datos de diagnósticos, tratamientos y tasas de supervivencia del Instituto Nacional del Cáncer.

Más de 160.000 mujeres en todo el país entre 67 y 89 años que fueron sometidas a una mamografía con o sin CAD entre 2001 y 2006 estuvieron incluidas en el estudio. Las participantes recibieron más de 409.000 mamografías (en promedio, 2,4 mamografías por persona) durante un periodo de seis años.

“El gran tamaño de la muestra nos dio la oportunidad de proveer estimados precisos del impacto clínico de CAD a nivel nacional”, dijo Fenton.

En comparación con las mujeres que fueron chequeadas sin CAD, aquellas en las que se usó la tecnología experimentaron un aumento del 17 por cuento en el diagnóstico de DCIS no invasivos y tuvieron un seis por ciento más posibilidades de ser diagnosticadas con cáncer del seno invasivo en etapas tempranas.

Fenton y Elmore esperan que su investigación inspire el debate sobre el valor de la inversión de Medicare en la tecnología CAD. Esperan que sus hallazgos también ayuden a enfatizar la necesidad de distinguir los tipos de cáncer en etapas tempranas que son más propensos a desarrollarse de aquellos que tienen un curso benigno.

 “CAD es una tecnología costosa que ha sido universalmente adoptada en EE.UU. debido al apoyo del Medicare y la esperanza de que nos ayude a identificar y tratar canceres invasivos en etapas tempranas”, dijo Fenton. “Nuestro estudio sugiere que no sabemos aún si los beneficios superan los perjuicios a las mujeres promedio bajo la cobertura de Medicare”.

Guibo Xing, Heejung Bang and Karen Lindfors  fueron coautores del estudio por parte de los Sistemas de Salud UC Davis. Steven Chen del Centro Médico Ciudad de la Esperanza en Duarte, California y  Laura-Mae Baldwin de la Universidad de Washington en Seattle también participaron en el estudio.

Se puede solicitar una copia de “Resultados a corto plazo de mamografías rutinarias y detección asistida por computadora. Estudio de población basado en mujeres inscritas en el Medicare”  vía correo electrónico a la dirección acollom@acponline.org.

El estudio fue financiado por el Centro Clínico y Traslacional, el Centro para Investigación y Políticas del Cuidado de la Salud, el Departamento de la Familia  y Medicina Comunitaria de UC Davis, y por una beca del Instituto Nacional del Cáncer.

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