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Actualmente, el cribado de cáncer de mama en España se ofrece al 100% de la población objetivo (casi 5 millones de mujeres). Todos los programas invitan a mujeres de entre 45/50 y 69 años de edad y utilizan como prueba de cribado la mamografía con doble proyección cada 2 años<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> esquematiza el funcionamiento de un programa de detección precoz, los resultados que pueden obtenerse de la mamografía de cribado, los beneficios y los efectos adversos. Los programas de todas las comunidades autónomas se coordinan en el contexto de la Red de programas españoles de cribado. Esta red ha permitido unificar criterios y estándares, compartir herramientas, incorporar innovaciones, gestionar la información para la evaluación conjunta de resultados, etc. La investigación se ha realizado generalmente en el marco de programas o áreas concretas, y sobre todo relacionada con la participación y acceso al cribado, descripción de indicadores e impacto sobre la mortalidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8–18</span></a>.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A continuación se presenta la cronología y los avances de la investigación conjunta en España en el cribado de cáncer de mama, desde el primer estudio, diseñado para evaluar el riesgo de resultados falsos positivos, hasta la búsqueda de marcadores biológicos que puedan resultar útiles en un futuro para personalizar el cribado y la creación de modelos matemáticos que ayuden a evaluar el impacto de distintos escenarios de detección precoz.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Inicio de la investigación conjunta en España en el cribado del cáncer de mama: estudio RAFP (Riesgo Acumulado de Falso Positivo) y DIGIRAFP (impacto de la introducción de la mamografía digital)</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Varias instituciones internacionales recomiendan incorporar y proporcionar información a las mujeres participantes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">19,20</span></a> sobre los efectos adversos del cribado. Hay un porcentaje en el cual el resultado de la prueba no es el correcto, bien por clasificar como posible lesión maligna una imagen que luego no se confirma con las pruebas de diagnóstico posteriores (falso positivo), o por no detectar una lesión maligna existente (falso negativo). Algunos estudios han investigado los resultados falsos positivos y sus efectos en programas de cribado americanos, europeos y en el contexto español<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">21–24</span></a>. No obstante, los determinantes del riesgo ligados a las características de la mujer (edad, menopausia, uso de tratamiento hormonal sustitutivo, antecedentes personales o familiares, etc.) o a las características del programa de cribado (número de proyecciones, tipo de lectura mamográfica, técnica, experiencia del radiólogo, etc.) han sido poco estudiados. Tampoco está bastante evaluado el impacto de la introducción de la mamografía digital en el contexto de programas poblacionales, aunque sí en el de ensayos clínicos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24–26</span></a>. En cualquier caso, es una realidad que varios programas o unidades radiológicas han sustituido la mamografía analógica por la digital en la primera mitad de la pasada década, y muchos otros van a implantar esta técnica próximamente.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este contexto, en el año 2007 se obtuvo un proyecto del Fondo de Investigaciones Sanitarias para evaluar el riesgo acumulado de falso positivo en el conjunto de 10 programas de cribado de ocho comunidades autónomas (proyecto RAFP), y en 2008 otro para evaluar el impacto de la introducción de la mamografía digital (proyecto DIGIRAFP). Las características de estos proyectos y los resultados principales disponibles se resumen en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>. El primero ha puesto de manifiesto una gran variabilidad en el riesgo de presentar un resultado falso positivo debido tanto a las características propias de la mujer como a las características del protocolo de lectura mamográfica. También ha permitido evaluar el efecto de la experiencia del radiólogo, demostrando que una mayor experiencia, tanto en volumen de mamografías leídas el año anterior como en años totales de experiencia en el programa, conlleva una menor proporción de resultados falsos positivos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">27,28</span></a>. En cuanto a la edad de inicio del cribado, a pesar de que no hay evidencias concluyentes sobre el beneficio del cribado por debajo de los 50 años, algunos programas empiezan a los 45. En el proyecto RAFP se ha observado que las mujeres que inician el cribado con una edad entre 45 y 50 años presentan un riesgo acumulado de falso positivo a lo largo de 10 rondas superior en un tercio al de las mujeres que lo iniciaron a los 50 años de edad, sin que el incremento del riesgo se acompañe de un aumento en la tasa de detección<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>. De la misma forma, a pesar de que las guías recomiendan no hacer mamografías intermedias (mujeres a las que se les realiza una mamografía de seguimiento a los 6 o 12 meses, antes de la secuencia habitual), algunos programas las realizan de manera habitual. El efecto de estas pruebas sobre la tasa de detección y sobre el riesgo de resultado falso positivo también ha sido evaluado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>. El segundo proyecto ha permitido poner de manifiesto que la mamografía digital, con la misma precisión diagnóstica, reduce los falsos positivos y el número de pruebas adicionales, aumentando así el valor predictivo positivo de las pruebas adicionales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">31,32</span></a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl1"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los retos que supusieron estos proyectos fueron, en primer lugar, crear una base de datos conjunta (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>) a partir de las bases de datos propias de cada programa. Esta realidad, la fragmentación de la información en el territorio, con codificaciones que aunque siguen las mismas guías y recomendaciones nunca son iguales, supuso un trabajo de consenso, transformación y validación muy laborioso que ha permitido construir la cohorte más grande de mujeres cribadas existente, con más de 1 millón y medio de mujeres, con información de cada prueba de cribado realizada y el resultado de la misma. La información recogida ha permitido evaluar también la relación entre un resultado falso positivo y la adherencia posterior al programa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">33,34</span></a>, observándose que un resultado falso positivo disminuye la probabilidad de que la mujer vuelva en la siguiente convocatoria. Se está estudiando también la asociación entre un resultado falso positivo y la probabilidad posterior de sufrir cáncer de mama.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo, para una evaluación más completa era necesario el estudio de los cánceres de intervalo y de los falsos negativos. Hasta la fecha, muy pocos estudios han evaluado la influencia de los factores relacionados con las características de los programas y de las mujeres con riesgo de padecer un cáncer de intervalo o un resultado falso negativo.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">El reto de estudiar el cáncer de intervalo: el uso de distintas fuentes de información de base hospitalaria y poblacional. Estudio INCA</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una de las razones por las que hay relativamente pocos estudios que evalúen el cáncer de intervalo es la dificultad que supone su identificación. Según las guías europeas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>, se considera un cáncer de intervalo un tumor primario de mama diagnosticado en una mujer a la que se le ha realizado una prueba de cribado, con o sin valoración adicional, cuyo resultado de malignidad fue negativo y el diagnóstico de cáncer se produce antes de la siguiente invitación al programa, o bien en un plazo igual al intervalo de cribado si la mujer ya ha alcanzado la edad máxima de participación en el programa. Para la identificación de este cáncer es imprescindible determinar todos los casos incidentes de cáncer de mama en la población diana de los programas. Las fuentes de datos que deben utilizarse para la identificación de los cánceres de intervalo son registros de tumores de base poblacional en las zonas en que existan, registros de tumores hospitalarios, conjunto mínimo básico de datos hospitalario (CMBD-H), registros propios de los programas de cribado de cáncer de mama y de los laboratorios de anatomía patológica, así como los datos que provienen del seguimiento activo de las mujeres que participan en los programas. En el marco de la red de programas de cribado de cáncer, se ha definido un protocolo de identificación de los cánceres de intervalo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a> y existen experiencias de identificación en varios programas que garantizan una identificación de más del 95% de los casos existentes, aunque pocos programas hasta la fecha han realizado un seguimiento sistemático de los cánceres de intervalo.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además de su identificación, otro reto es la clasificación de éstos. 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Esta clasificación requiere que radiólogos experimentados revisen la mamografía de cribado negativa justo anterior al diagnóstico de cáncer y la mamografía obtenida en el proceso del diagnóstico. La guía radiológica de las guías europeas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> propone que tres radiólogos con experiencia revisen en dos fases las mamografías de los cánceres de intervalo. En el estudio INCA se clasificarán los cánceres de intervalo en las cinco categorías citadas y, además de una submuestra, se evaluará la densidad mamaria utilizando la clasificación propuesta por Boyd, que consiste en una clasificación cuantitativa en seis grupos, según los porcentajes de tejido graso y tejido fibroglandular en relación con la superficie de la mama<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>. La densidad mamaria es otro factor relevante para el cáncer de mama, ya que una mayor densidad mamográfica se asocia a un mayor riesgo de cáncer<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>. Esta densidad, relacionada con la edad y el uso de tratamientos hormonales, influye a su vez en la sensibilidad de la mamografía<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>. Así, últimamente se está proponiendo la utilización de la densidad mamográfica como una variable intermedia en la valoración del riesgo en los programas de cribado. En fechas recientes se han publicado resultados de distintos métodos de evaluación de la densidad en el contexto del estudio multicéntrico español DDM-Spain<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">39,40</span></a>.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las características y variables del estudio INCA se detallan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a> y en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>, respectivamente. Aunque los cánceres de intervalo son inevitables en un programa de cribado, su número debe ser tan pequeño como sea posible, ya que una alta proporción de éstos reduciría su efectividad con una menor reducción de la mortalidad. En Europa, algunos programas han evaluado los cánceres de intervalo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">41–49</span></a>. En general, las incidencias que reportan no superan los límites recomendados por las guías europeas (incidencia proporcional < 0,30 el primer año tras la mamografía de cribado negativa y < 0,50 el segundo año). Se ha evaluado el efecto del tiempo transcurrido desde la mamografía de cribado o el efecto del cribado inicial y sucesivo sobre la tasa del cáncer de intervalo. En cambio, otros aspectos que relacionan los cánceres de intervalo con otras características de los programas, como el tipo de mamografía o el número de proyecciones mamográficas, han sido menos evaluados.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Del cribado a la biología molecular: investigación translacional</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Entre los subtipos de cáncer de intervalo destacan los falsos negativos (en torno al 20%) y los verdaderos cánceres de intervalo (en torno al 45%)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">41,44,50,51</span></a>. Esta distinción es importante ya que, en teoría, los falsos negativos deberían y podrían reducirse, mientras que los verdaderos cánceres de intervalo son inevitables y menos susceptibles de ser diagnosticados mediante el cribado. Desde el punto de vista biológico, los cánceres de intervalo constituyen un grupo heterogéneo de tumores que presentan un peor pronóstico en comparación con los cánceres detectados durante el cribado<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">44,51,52</span></a>. El peor pronóstico observado en los cánceres de intervalo que han sido falsos negativos se explica por el efecto del retraso diagnóstico. En cambio, el peor pronóstico asociado a los tumores que son verdaderos intervalos parece estar relacionado con sus características biológicas. Entre los verdaderos cánceres de intervalo se ha descrito una mayor tasa de proliferación celular (sobrexpresión del biomarcador Ki-67)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">53</span></a> y una mayor frecuencia de tumores con patrones de biomarcadores más agresivos, como el fenotipo triple negativo (tumores que no expresan ni receptores de estrógenos, ni de progesterona, ni el factor de crecimiento HER-2)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">50,54</span></a>. El estudio INCA permitirá analizar, con una muestra importante, los marcadores biológicos de los distintos tipos de cáncer de intervalo. Los resultados esperados pueden aportar información útil para abrir nuevas líneas de investigación que quizá permitan, en un futuro, personalizar las estrategias de prevención del cáncer de mama, al mejorar la identificación de mujeres con perfiles de riesgo diferentes, por ejemplo ligado a la densidad mamaria, y buscar nuevas opciones terapéuticas para grupos específicos de tumores.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Modelos probabilísticos y de simulación: desarrollo de nuevas líneas de investigación para la evaluación de los programas de cribado</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los avances en el conocimiento de los efectos adversos y su posible minimización, la introducción de nuevas tecnologías y nuevos enfoques terapéuticos, el envejecimiento de la población, etc., contribuyen al mantenimiento de la controversia sobre cuáles son las estrategias de cribado con mejor balance beneficio/riesgo. En la introducción se han apuntado los factores que hacen difícil la realización de ensayos aleatorizados para evaluar cuestiones relevantes de la detección precoz. Los modelos matemáticos (analíticos o de simulación) son una alternativa a los ensayos poblacionales para responder a muchas de las cuestiones que se plantean sobre el impacto en la reducción de la mortalidad y el coste de la detección precoz. Los modelos utilizan información de los ensayos clínicos, metaanálisis, estudios observacionales y registros demográficos o sanitarios, e incluyen información sobre beneficios y costes. Sin embargo, hasta la fecha, la inclusión de los efectos adversos en los modelos ha sido muy limitada. En Estados Unidos, el National Cancer Institute puso en marcha una iniciativa, la Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET), que utiliza modelización para informar y guiar las decisiones clínicas y de planificación sanitaria sobre el control del cáncer. Entre los modelos analíticos utilizados por CISNET destaca el modelo probabilístico desarrollado por Lee y Zelen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a>. Este modelo se basa en la estimación de la mortalidad por cáncer de mama que se observaría en una cohorte de mujeres en diferentes escenarios de cribado (diferentes periodicidades y edades de inicio y fin de las pruebas). Este modelo se ha utilizado para evaluar el coste-efectividad del cribado en Corea<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">56</span></a>. Con la consolidación de los distintos programas de cribado de cáncer de mama en España, se realizaron algunas evaluaciones económicas de ellos a finales de la década de 1990<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">57,58</span></a>. Actualmente se han comenzado a realizar estimaciones de costes de distintas estrategias de cribado en las que se incluyen también algunos efectos adversos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">59</span></a>.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos modelos son una herramienta de gestión sanitaria que permite ofrecer previsiones a medio y largo plazo de la necesidad de recursos y del impacto presupuestario. Así mismo, tienen un elevado potencial para la toma de decisiones de manera dinámica, ya que permiten tener en cuenta la evolución de la población y las características de los programas de cribado. Los resultados de los proyectos RAFP e INCA permitirán incorporar información más detallada sobre los efectos adversos de los programas de nuestro entorno en los modelos matemáticos, proporcionando de esta manera estimaciones más acordes a la realidad de nuestra población y nuestro sistema.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusiones</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La situación actual de los programas de detección precoz del cáncer de mama en España ha permitido iniciar proyectos de investigación con información procedente de diferentes programas, creando una de las mayores cohortes de mujeres cribadas. La posibilidad de evaluar el riesgo de resultados falsos positivos, de cáncer de intervalo y de resultados falsos negativos de los programas de detección precoz y de conocer mejor sus determinantes, ofrecerá información muy útil, desde el punto de vista de salud pública, para identificar e informar mejor a las mujeres con mayor riesgo de presentar efectos adversos, a la vez que ayudará a identificar características ligadas a los programas y a las mujeres que permitan establecer mejores estrategias de prevención. Estos resultados se incorporarán a los modelos matemáticos sobre evaluación de la efectividad de los programas que se están desarrollando actualmente y serán de elevada utilidad como herramienta dirigida a informar y guiar las decisiones clínicas y de planificación sanitaria sobre el control del cáncer.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta investigación ha puesto de manifiesto una vez más las dificultades derivadas de la inexistencia de bases de datos comunes que permitan evaluar globalmente algunos servicios sanitarios. Sin embargo, está siendo una experiencia enriquecedora, útil para los programas, con una producción científica que se espera relevante y que ya ha dado sus primeros frutos.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, en el contexto actual de despliegue del programa de detección precoz del cáncer colorrectal, la experiencia adquirida en estos proyectos de investigación sobre los programas de cáncer de mama puede ser de utilidad para identificar y planificar desde el principio los proyectos de investigación necesarios para ofrecer el mejor programa, de acuerdo con la mejor evidencia científica disponible.<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia></p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Contribuciones de autoría</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">M. Sala y X. Castells han redactado y elaborado el manuscrito. N. Ascunce, D. Salas, R. Zubizarreta y M. Rué han estado estrechamente ligados como investigadores principales a los distintos proyectos desarrollados en el manuscrito, y han revisado y aportado comentarios en la redacción del mismo para conseguir dar un enfoque común a toda la información sintetizada y presentada en el manuscrito.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Financiación</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Instituto de Salud Carlos III-FEDER: PI061230; PI09/90251; PI07/90293; PS09/ 01153.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflictos de intereses</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno.</p></span></span>"
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"resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La finalización del despliegue de los programas de detección precoz de cáncer de mama en todas las comunidades autónomas de España ha facilitado el inicio de una investigación conjunta, con información procedente de varios programas, orientada a mejorar su efectividad.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se ha construido una cohorte de más de 1 millón de mujeres cribadas para evaluar el riesgo y los determinantes de los resultados falsos positivos. Se ha evaluado el impacto del cambio de técnica de mamografía analógica a digital y se está estudiando el cáncer de intervalo y los resultados falsos negativos.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los resultados ofrecen información muy útil, desde el punto de vista de salud pública, para identificar e informar mejor a las mujeres con mayor riesgo de presentar efectos adversos, a la vez que ayudará a identificar características ligadas a los programas y a las mujeres que permitan establecer mejores estrategias de prevención.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estos resultados se incorporarán a los modelos matemáticos sobre evaluación de la eficiencia de los programas que se están desarrollando actualmente. Modelos que pueden ser de gran utilidad como herramienta dirigida a informar y guiar las decisiones clínicas y de planificación sanitaria sobre el control del cáncer.</p>"
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"apendice" => "<p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">IMIM-Hospital del Mar, Parc de Salut Mar, Barcelona: Xavier Castells, Francesc Macià, Marta Román, María Sala. Servicio de programas poblacionales de cribado, Xunta de Galicia: Raquel Almazán, Ana Belén Fernández, María Teresa Queiro, Raquel Zubizarreta. Programa de Detección Precoz de Cáncer de Mama de Navarra, Instituto de Salud Pública, Pamplona: Nieves Ascunce, María Ederra, Nieves Erdozain, Iosu Delfrade. Dirección General de Salud Pública y Centro Superior de Investigación en Salud Pública (CSISP), Generalitat Valenciana: Dolores Cuevas, Josefa Ibáñez, Josefa Miranda, Dolores Salas. Servicio Canario de la Salud, Islas Canarias: María Obdulia de la Vega, Isabel Díez de la Lastra. Fundació Lliga per a la Recerca i Prevenció del Càncer, Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili, Reus, Tarragona: Jaume Galceran. Unidad de Análisis y Programas, Departamento de Salud, Asturias: Carmen Natal. Programa de Detección Precoz de Cáncer de Mama, La Rioja. Fundación Rioja Salud, Logroño: Araceli Baroja. Sección de Promoción y Protección de la Salud. Corporació Parc Taulí-Institut Universitari Parc Taulí (UAB), Sabadell: Marisa Baré. Castilla-León Programa de Detección Precoz de Cáncer de Mama. Dirección General de Salud Pública ID e I. SACYL. Castilla y León: Isabel González-Román.</p>"
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\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Programas/centros participantes \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Período de estudio \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Diseño y población de estudio \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Objetivos \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Resultados principales \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">Evaluación del riesgo acumulado de falso positivo y de sus determinantes (proyecto RAFP)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>AsturiasCanariasCataluña (PSM-Barcelona, Sabadell, Tarragona)GaliciaLa RiojaNavarraValencia \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">Inicio de los programas (1990-1999) hasta 31/12/2006 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">Cohorte1.565.364 mujeres4.739.498 mamografías \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Objetivo principal</span>Estimar la probabilidad acumulada de presentar un falso positivo en el cribado mamográfico (bienal), durante el período de tiempo que la mujer es invitada a participar en un programa poblacional de detección precoz de cáncer de mama<span class="elsevierStyleItalic">Objetivos específicos</span>Evaluar la asociación entre un resultado falso positivo y sus determinantes (características del protocolo de lectura, características propias de la mujer y la experiencia de los radiólogos)Evaluar el efecto de los resultados falsos positivos sobre la adherencia de las mujeres a los programas de cribado y sobre la tasa de detección del cáncer en posteriores convocatorias de cribado \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">Riesgo acumulado de FP global: 20,39% (rango de 51,4-7,5) y FP en pruebas invasivas 1,76% (rango de 1,6-12,0). Alta variabilidad en función de perfiles de riesgo. Mayor riesgo de FP en mujeres de 40-45 años frente a 50-55 (OR = 1,20)Menor riesgo de FP a mayor número de lecturas anuales y años de experienciaMenor adherencia al cribado en las mujeres que han sufrido un FP (79,3% frente a 85,3%) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">Evaluación del impacto de la introducción de la mamografía digital (proyecto RAFP digital)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CantabriaCataluña (Girona, PSM-Barcelona)Valencia \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Inicio de los programas con unidades digitalizadas (1996-1999) hasta 31/12/2007 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">Cohorte103.613 mujeres242.838 mamografías \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Objetivo principal</span>Evaluar el impacto de la introducción de la técnica de la mamografía digital sobre la tasa de reconvocatoria y la de detección del cáncer en programas de diagnóstico precoz de cáncer de mama en España<span class="elsevierStyleItalic">Objetivos específicos</span>Evaluar si los determinantes de falso positivo son los mismos utilizando la técnica analógica y la digitalComparar las características de los tumores detectados con ambas técnicas \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">Mayor riesgo de FP en mamografía analógica que en mamografía digital (OR = 1,32) \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">Evaluación de la tasa de cánceres de intervalo y sus determinantes (proyecto INCA)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">Mamografías de cribado realizadas entre 1/1/2000 y 31/12/2006Seguimiento para la identificación de cánceres de intervalo, hasta 30/06/2009 \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Objetivo principal</span>Estimar la tasa global y específica de cáncer de intervalo (verdaderos cánceres de intervalo, falsos negativos, tumores ocultos, de signos mínimos) y sus determinantes<span class="elsevierStyleItalic">Objetivos específicos</span>Evaluar la asociación entre cáncer de intervalo y características propias de la mujer y del protocolo de lectura de los programasComparar las características biológicas de los cánceres de intervalo y los tumores detectados en el cribado \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">En proceso \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>PSM-BarcelonaUniversitat de Lleida y datos de programas específicos a determinar \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">Modelos probabilísticos y de simulaciónSe utilizarán los resultados de efectos adversos publicados de los proyectos anteriores \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Objetivo principal</span>Diseñar modelos matemáticos que evalúen el impacto en salud y el coste de distintas estrategias de cribado, incluyendo información tanto de los beneficios como de los efectos adversos evaluados y características de la población \t\t\t\t\t\t\n
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