Incidencia, mortalidad y supervivencia en cáncer de mama según subtipos moleculares en Manizales, 2008- 2019
Figuras, tablas
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Caldas
- Repositorio:
- Repositorio Institucional U. Caldas
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- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/22301
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/22301
- Palabra clave:
- 610 - Medicina y salud::618 - Ginecología, obstetricia, pediatría, geriatría
3. Ciencias Médicas y de la Salud
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Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2018 Nov;68(6):394–424. Nov;68(6):394–424. Bonnie N Joe. Clinical features, diagnosis, and staging of newly diagnosed breast cancer. UpToDate. 2023 Oct; incidence and mortality worldwide [Internet]. Lyon, France: IARC; 2024 [cited 2024 Mar 19]. Disponible en: https://gco.iarc.fr/today/en/dataviz/tablesmode=population&group_population s=0&sexes=2&cancers=20&types=1. Theodoros Foukakis MPJBMPF. Prognostic and predictive factors in early, non-metastatic breast cancer. UpToDate. 2023 Jul; Cardoso F, Kyriakides S, Ohno S, Penault-Llorca F, Poortmans P, Rubio IT, et al. Early breast cancer: ESMO Clinical Practice Guidelines for diagnosis, treatment and follow-up. Annals of Oncology. 2019 Aug 1;30(8):1194–220. Dawood S, Konstantionva M, Dent R, Perazzo F, Kim SB, Villarreal-Garza C, et al. 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Incidencia, mortalidad y supervivencia en cáncer de mama según subtipos moleculares en Manizales, 2008- 2019610 - Medicina y salud::618 - Ginecología, obstetricia, pediatría, geriatría3. Ciencias Médicas y de la SaludCáncer de mamaIncidenciaSupervivenciaSubtipo molecularLuminal ABreast cancerIncidenceSurvivalMolecular subtypeLuminal AMedicinaCáncerFiguras, tablasEl cáncer de mama es la neoplasia maligna más frecuente en mujeres y un problema de salud pública por su alta incidencia y mortalidad. Este estudio analiza la incidencia, la mortalidad y la supervivencia en cáncer de mama en mujeres en Manizales entre 2008 y 2019, según la clasificación molecular de la enfermedad. Metodología: Se realizó un estudio de cohorte retrospectiva con 1.426 casos confirmados del Registro Poblacional de Cáncer de Manizales. Se calcularon tasas ajustadas por edad y se estimó la supervivencia a cinco años con el método de Kaplan-Meier y modelos de riesgos proporcionales de Cox. Resultados: La incidencia ajustada por edad fue de 37.5 casos por 100.000 mujeres-año, con un incremento sostenido hasta 2018. El subtipo Luminal A fue el más frecuente (7,2 casos nuevos por 100.000 mujeres-año), seguido del Luminal B/HER2- (5,9 por 100.000 mujeres-año). El triple negativo y HER2+ presentaron las menores tasas (3,2 por 100.000 y 1,7 por 100.000, respectivamente). El grupo sin clasificar mostró la mayor tasa (18,2), evidenciando limitaciones en la información disponible sobre la tipificación molecular. La mortalidad ajustada por edad fue de 11.6 muertes por 100.000 mujeres-año; El subtipo Luminal B/HER2- presentó la mayor tasa ajustada de mortalidad, con 1,3 por 100.000 mujeres-año, (IC 95%: 0,9-1,7), seguido del subtipo triple negativo con 1,1 ( IC 95%: 0,7-1,4) y Luminal A con (0,8, IC 95%: 0,5-1,1). La supervivencia global a cinco años fue del 73,3%, con diferencias según régimen de aseguramiento (p<0.0001). Las pacientes afiliadas a los regímenes especial/excepción tuvieron la mejor supervivencia (81% a 60 meses), seguidas de las pacientes del régimen contributivo (76% a 60 meses), mientras que las mujeres del régimen subsidiado presentaron la supervivencia más baja (58% a 60 meses). En cuanto a subtipos, las pacientes con tumores Luminal A mostraron la mayor supervivencia (94,7%), y las pacientes con tumores triple negativo la menor (81,0%). La supervivencia disminuyó significativamente en estadios avanzados (p < 0.0001). El análisis de Cox confirmó que, en comparación con las pacientes con tumores Luminal A, las pacientes con tumores triple negativo presentaron el doble de probabilidad de fallecer en los primeros cinco años desde el diagnóstico (HR=2,26; IC95%: 1,32-3,86), y las pacientes sin clasificación molecular un riesgo instantáneo casi cinco veces mayor (HR=4,93; IC95% 3,23-7,54), independientemente de la edad, el nivel socioeconómico, el régimen de afiliación en salud, la zona de residencia y el estadio al diagnóstico. Conclusión: La incidencia ajustada de los distintos subtipos de cáncer de mama mostró un aumento significativo a lo largo del tiempo, especialmente en el subtipo Luminal A, Sin embargo, persiste una elevada incidencia de casos sin clasificar. Las pacientes con tumores Luminal A mostraron la mejor supervivencia, mientras que el subtipo triple negativo tuvo la peor evolución, con dos veces el riesgo de muerte durante los primeros cinco años del diagnóstico, independientemente de otras variables. Estos resultados destacan la importancia de la clasificación molecular, la detección temprana y el acceso equitativo a terapias innovadoras para mejorar los desenlaces en Manizales y otras regiones del país.Breast cancer is the most common malignant neoplasm among women and represents a major public health issue due to its high incidence and mortality. This study analyzes the incidence, mortality, and survival of breast cancer in women in Manizales between 2008 and 2019, according to the molecular classification of the disease. Methodology: A retrospective cohort study was conducted using 1,426 confirmed cases from the Manizales Population-Based Cancer Registry. Age-standardized rates were calculated, and five-year survival was estimated using the Kaplan-Meier method and Cox proportional hazards models. Results: The age-standardized incidence rate was 37.5 cases per 100,000 woman-years, with a sustained increase observed through 2018. The most frequent subtype was Luminal A (7.2 new cases per 100,000 woman-years), followed by Luminal B/HER2- (5.9 per 100,000 woman-years). The triple-negative and HER2+ subtypes showed the lowest rates (3.2 and 1.7 per 100,000, respectively). The unclassified group had the highest rate (18.2 per 100,000), highlighting limitations in the availability of molecular classification data. The age-adjusted mortality rate was 11.6 deaths per 100,000 woman-years. The Luminal B/HER2- subtype had the highest adjusted mortality rate at 1.3 per 100,000 woman-years (95% CI: 0.9–1.7), followed by the triple-negative subtype at 1.1 (95% CI: 0.7–1.4), and Luminal A at 0.8 (95% CI: 0.5–1.1). Overall five-year survival was 73.3%, with significant differences according to health insurance scheme (p<0.0001). Patients enrolled in special/exceptional insurance schemes had the highest survival (81% at 60 months), followed by those in the contributory scheme (76%), while women in the subsidized scheme had the lowest survival (58% at 60 months). Regarding molecular subtypes, patients with Luminal A tumors showed the highest survival rate (94.7%), whereas those with triple-negative tumors had the lowest (81.0%). Survival decreased significantly in advanced stages (p<0.0001). Cox regression analysis confirmed that, compared to patients with Luminal A tumors, those with triple-negative tumors had twice the risk of death within the first five years after diagnosis (HR=2.26; 95% CI: 1.32–3.86), and patients with unclassified tumors had nearly a fivefold increased instantaneous risk of death (HR=4.93; 95% CI: 3.23–7.54), independently of age, socioeconomic status, health insurance scheme, area of residence, and stage at diagnosis. Conclusion: The age-adjusted incidence of the different breast cancer subtypes showed a significant increase over time, particularly for the Luminal A subtype. However, a high incidence of unclassified cases persists. Patients with Luminal A tumors had the best survival outcomes, while those with triple-negative tumors had the worst prognosis, with twice the risk of death within the first five years post-diagnosis, regardless of other variables. These findings underscore the importance of molecular classification, early detection, and equitable access to innovative therapies to improve outcomes in Manizales and other regions of the country.Índice de abreviaturas -- índice de figuras y tablas -- antecedentes y planteamiento del problema -- justificación -- pregunta de investigación -- objetivos -- objetivo general -- objetivos específicos -- marco teórico -- definición -- factores de riesgo -- diagnostico -- clasificación -- tratamiento y pronostico -- metodología -- población y muestra -- técnicas y procedimientos -- procedimiento -- instrumento de recolección -- análisis de datos -- cálculo y ajuste de tasas de mortalidad -- supervivencia -- operacionalización de variables -- consideraciones éticas -- resultados -- incidencia -- mortalidad -- supervivencia -- análisis multivariado -- discusión -- fortalezas -- limitaciones -- conclusión -- recomendaciones -- bibliografía -- anexosEspecializaciónSe realizó un estudio observacional, analítico, de cohorte retrospectiva, longitudinal. Se usaron datos de base poblacional proporcionados por el Registro Poblacional de Cáncer de Manizales (RPCa-M), registro que se encuentra indexado ante la Asociación Internacional de Registros de Cáncer y la Agencia Internacional de Investigación en Cáncer (IARC) (42) y cumple con los estándares de calidad exigidos por dichas organizaciones. POBLACIÓN Y MUESTRA Se analizaron todos los casos incidentes de cáncer de mama entre el 1º de enero del 2008 y el 31 de Diciembre de 2019 captados por el RPCa-M. De acuerdo con la metodología de los registros de cáncer de base poblacional, los datos se consideran un ejercicio exhaustivo de naturaleza censal; por tal razón, no se consideró un diseño muestral particular para esta investigación. TÉCNICAS Y PROCEDIMIENTOS PROCEDIMIENTO: A partir de los casos incidentes identificados por el RPCa-M se procedió a realizar la consulta en fuentes secundarias para recolectar información respecto a los parámetros necesarios para la clasificación molecular mencionados en el marco teórico. Adicionalmente, se recolectaron datos para completar la estadificación de las pacientes al momento del diagnóstico, el nivel socioeconómico y la zona de residencia. En cada caso se revisó la historia clínica y los reportes de anatomía patológica (inmunohistoquímica). INSTRUMENTO DE RECOLECCIÓN: Se diligenció la información en una matriz de datos en Microsoft Excel, siguiendo las definiciones y codificaciones utilizadas rutinariamente por el RPCa-M. ANÁLISIS DE DATOS: Los datos fueron tabulados y analizados utilizando Microsoft Excel® y Stata 14.2®. El análisis descriptivo se presenta mediante tablas de frecuencia y gráficos. Se realizó un análisis descriptivo de los datos por edad, régimen de aseguramiento en salud, nivel socioeconómico, zona de residencia, estadificación al diagnóstico y clasificación molecular del cáncer de mama al momento del diagnóstico de las pacientes que fallecieron.Especialista en Obstetricia y GinecologíaUniversidad de CaldasFacultad de Ciencias para la SaludColombia, Caldas, Manizales.Especialización en Obstetricia y GinecologíaArias-Ortiz, NelsonArboleda-Ruiz, WalterPardo Bustamante, María del PilarMoreno Villegas, Valentina2025-05-29T21:58:23Z2025-05-29T21:58:23Z2025-05-29Trabajo de grado - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wsTextinfo:eu-repo/semantics/reporthttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fc54 páginasapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/22301Universidad de CaldasRepositorio Institucional Universidad de Caldasrepositorio.ucaldas.edu.cospaBray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2018 Nov;68(6):394–424.Nov;68(6):394–424. Bonnie N Joe. Clinical features, diagnosis, and staging of newly diagnosed breast cancer. UpToDate. 2023 Oct;incidence and mortality worldwide [Internet]. Lyon, France: IARC; 2024 [cited 2024 Mar 19]. Disponible en: https://gco.iarc.fr/today/en/dataviz/tablesmode=population&group_population s=0&sexes=2&cancers=20&types=1.Theodoros Foukakis MPJBMPF. Prognostic and predictive factors in early, non-metastatic breast cancer. UpToDate. 2023 Jul;Cardoso F, Kyriakides S, Ohno S, Penault-Llorca F, Poortmans P, Rubio IT, et al. Early breast cancer: ESMO Clinical Practice Guidelines for diagnosis, treatment and follow-up. Annals of Oncology. 2019 Aug 1;30(8):1194–220.Dawood S, Konstantionva M, Dent R, Perazzo F, Kim SB, Villarreal-Garza C, et al. Optimizing treatment selection, and sequencing decisions for Management of HR-Positive, HER2-Negative advanced breast cancer – Proceedings from breast cancer expert group meeting. BMC Proc. 2021 Aug 1;15.Allison KH, Hammond MEH, Dowsett M, McKernin SE, Carey LA, Fitzgibbons PL, et al. Estrogen and progesterone receptor testing in breast cancer: American society of clinical oncology/college of American pathologists guideline update. Arch Pathol Lab Med. 2020 May 1;144(5):545 63.Yu F, Quan F, Xu J, Zhang Y, Xie Y, Zhang J, et al. Breast cancer prognosis signature: Linking risk stratification to disease subtypes. Brief Bioinform. 2019 Nov 1;20(6):2130–40.Łukasiewicz S, Czeczelewski M, Forma A, Baj J, Sitarz R, Stanisławek A. Breast cancer—epidemiology, risk factors, classification, prognostic markers, and current treatment strategies—An updated review. Vol. 13, Cancers. MDPI; 2021.Kwan ML, Kushi LH, Weltzien E, Maring B, Kutner SE, Fulton RS, et al. 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