Diseño de un árbol de decisión Bayesiana para el tratamiento del carcinoma ductal in situ de mama

Abstract

El cáncer de mama es el tumor maligno más frecuente entre las mujeres de todo el mundo, (a excepción de los tumores de cánceres de piel). Se estima que el riesgo de padecer cáncer de mama es de, aproximadamente, 1 de cada 8 mujeres. El cáncer de mama no invasivo más común es el carcinoma ductal in situ (CDIS). El CDIs es un precursor del cáncer de mama invasivo, pero no siempre evoluciona en esa dirección

Aunque existen guías clínicas definidas para el tratamiento de esta enfermedad, aparecen ciertas situaciones en las que los pasos a seguir no están completamente definidos, constituyendo sucesos inciertos en las diferentes etapas de sus rutas asistenciales. El objetivo de este trabajo es diseñar un árbol de decisión Bayesiana para el carcinoma ductal in situ de mama, cuya representación cronológica del proceso de decisión permita proporcionar un soporte cuantitativo a los expertos que determinen el tratamiento.

Para el desarrollo de esta herramienta se ha tomado como base la Teoría de la Toma de Decisiones y se han obtenido las opciones de tratamiento óptimas, a partir del árbol de decisión diseñado, para cuatro poblaciones de pacientes, diferenciadas por unas características determinadas, que resultan de interés para determinar la evolución del CDIS.

Breast cancer is the most common malignant tumor among women worldwide (except for skin cancer tumors). The estimated risk of breast cancer is about 1 in 8 women. The most common non-invasive breast cancer is ductal carcinoma in situ (DCIS). DCIS are a precursor to invasive breast cancer, but they do not always progress in that direction. Although there are clinical guidelines for the treatment of this disease, certain situations arise in which the steps to be followed are not completely defined, constituting uncertain events in the different stages of their care routes. The aim of this paper is to design a Bayesian decision tree for ductal carcinoma in situ, whose chronological representation of the decision process will provide quantitative support to the experts who determine the treatment.

For the development of this tool, the Theory of Decision Making has been taken as the basis and the optimal treatment options have been obtained from the decision tree designed for four patient populations, differentiated by certain characteristics, which are of interest for determining the evolution of the CDIS.

El càncer de mama és el tumor maligne més freqüent entre les dones de tot el món. S'estima que el risc de patir càncer de mama és de, aproximadament, 1 de cada 8 dones. El càncer de mama no invasiu més comú és el carcinoma ductal in situ (CDIS). El CDIS és un precursor del càncer de mama invasiu, però no sempre evoluciona en eixa direcció. Encara que existixen guies clíniques definides per al tractament d'esta malaltia, apareixen certes situacions en què els passos que s'ha de seguir no estan completament definits, constituint successos incerts en les diferents etapes de les seues rutes assistencials. L'objectiu d'este Treball Final de Grau és dissenyar un arbre de decisió Bayesiana per al carcinoma ductal in situ de mamella, la representació cronològica del qual procés de decisió permeta proporcionar un suport quantitatiu als experts que determinen el tractament. Per al desenrotllament d'esta ferramenta s'ha pres com a base la Teoria de La Presa de Decisions i s'han obtingut les opcions de tractament òptimes, a partir de l'arbre de decisió dissenyat, per a quatre poblacions de pacients, diferenciades per unes característiques determinades, que resulten d'interés per a determinar l'evolució del CDIS.