Adalberto Miranda-Filho (foto), da Agência Internacional para a Pesquisa em Câncer (IARC), é primeiro autor de estudo publicado no The Lancet EClinicalMedicine, com resultados de um novo modelo que se propõe a amparar estratégias de rastreamento do câncer de pulmão. O estudo tem participação de Arn Migowski, do Instituto Nacional do Câncer (INCA), e o modelo proposto foi aplicado em 15 capitais brasileiras.
Evidências de alta qualidade são necessárias para amparar se e como implementar o rastreamento do câncer de pulmão. Nesta análise, Miranda-Filho e colegas avaliaram três estratégias para definir a elegibilidade para o rastreamento populacional por meio de tomografia computadorizada de baixa dosagem: (1) anos-maço e tempo de cessação do tabagismo (≥30 anos-maço e <15 anos desde a cessação); (2) o modelo Lung Cancer Death Risk Assessment Tool (LCDRAT) com limite de risco fixo; e (3) o LCDRAT com limites de risco variáveis por corte etário.
A aplicação do modelo em 15 capitais brasileiras revelou que a elegibilidade baseada em anos-maço teve potencial de identificar 57,1% das mortes por câncer de pulmão evitáveis, através do rastreamento de 21,9% de todos os fumantes e ex-fumantes. A estratégia baseada em risco com limite fixo mostrou potencial de identificar 67,1% das mortes por câncer de pulmão evitáveis, através da triagem de 22,1% dos fumantes e ex-fumantes.
“A estratégia baseada em risco requer menos participantes rastreados para prevenir uma morte por câncer de pulmão, mas rastreia indivíduos mais velhos (mediana de 67,8 vs. 63,4 anos). A aplicação de limites de risco específicos para a idade pode reduzir a idade média da população rastreada”, analisam os autores.
Entre as limitações, o estudo utiliza algoritmos desenvolvidos e validados nos Estados Unidos e deixa de estimar os danos do rastreamento pulmonar, a exemplo dos resultados falso-positivos, procedimentos invasivos e sobrediagnósticos (overdiagnosis).
O câncer de pulmão é a principal causa de morte por câncer no Brasil (GLOBOCAN, 2020).
A íntegra do estudo está disponível, em acesso aberto.
Referência: A modeling analysis to compare eligibility strategies for lung cancer screening in Brazil - Adalberto Miranda-Filho; Hadrien Charvat; Freddie Bray; Arn Migowski; Li C. Cheung; Salvatore Vaccarella et al. - Open Access Published: October 31, 2021 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.101176
