Challenges in optimization of breast cancer screening
Uitdagingen bij de optimalisatie van borstkankerscreening
Ductaal carcinoom in situ (DCIS), overdiagnose en verschillen in screeningscontext vormen actuele uitdagingen bij de optimalisatie van borstkankerscreening. Er bestaan belangrijke kennislacunes met betrekking tot het natuurlijke beloop van DCIS. Daarnaast zijn bestaande screeningprogramma’s primair geoptimaliseerd voor invasieve borstkanker. Schattingen van overdiagnose vertonen bovendien sterke variatie: 0-54% voor alle borstkanker en 20-91% voor DCIS. Ook verschilt de screeningscontext, onder meer in populatiekenmerken, beschikbare middelen en beleidskeuzes.
Deze thesis van Keris Poelhekken had drie doelstellingen: (1) de kennis over DCIS vergroten, (2) de variatie in schattingen van overdiagnose verklaren, en (3) de effectiviteit van screening in verschillende contexten evalueren.
Uit de studies bleek dat simulatiemodellen sterk uiteenlopende aannames hanteren over het natuurlijk beloop van DCIS (8-90% progressie; 0-10% regressie). Met het SimDCIS model werd 20% DCIS progressie naar invasieve borstkanker en 5% regressie geschat voor de Nederlandse context. De variatie in overdiagnose kan deels worden verklaard door verschillen in definitie (20-94%), te korte volgtijd (7% overschatting) en verschillen in screeningsstrategie (16% overschatting). Betrouwbare schattingen vereisen een duidelijke definitie van overdiagnose (inclusief detectie via screening, klinische detectie en progressie naar invasief), lange volgtijd (≥10 jaar voor invasief, ≥20 jaar voor DCIS), gescheiden en gezamenlijke analyse van DCIS en invasieve borstkanker en transparante rapportage. In overeenstemming met richtlijnen voor modelstudies zagen wij 20% overdiagnose van DCIS in Nederland en 2.4% van invasieve borstkanker in Vlaanderen. Modellen zoals SimRisc en SimDCIS ondersteunen beleidsmakers en vrouwen bij het maken van geïnformeerde keuzes en maken context specifieke optimalisatie van screening mogelijk.