13. International Trakya Family Medicine Congress

26-28 April 2024, Balkan Congress Center, Edirne

Dr. Lütfi Kırdar Tuzla Eğitim Aile Sağlığı Merkezi’ne Kayıtlı 35-69 Yaş Arası Kadınlarda Meme Kanseri Riskinin ve İlişkili Faktörlerin Değerlendirilmesi

Roza Aslan Altaş, Can Öner, Hüseyi̇n Çeti̇n, Engin Ersin Şimşek

Keywords: Meme kanseri, meme kanserinde tarama, Gail risk skoru

Aim:

Meme kanseri, dünyada ve ülkemizde kadınlarda en sık görülen ve en sık 1. mortalite nedeni olan bir kanser türüdür. Tanı anındaki hastalık evresi mortalite ve sağkalımı etkileyen en önemli faktörlerden biridir. Çalışmamızda hastaların meme kanseri risk düzeylerini hesaplayıp, tarama açısından ilgili merkezlere yönlendirmeyi ve hastaları meme kanseri açısından bilgilendirmeyi amaçladık.

Method:

Kesitsel nitelikte tasarlanan çalışmamızda 1 Mart 2020 – 1 Eylül 2020 tarihleri arasında S.B.Ü. Kartal Dr. Lütfi Kırdar Şehir Hastanesi Tuzla Eğitim Aile Sağlığı Merkezi’ne kayıtlı ve çalışma kriterlerini karşılayan 35-69 yaş arasında 233 kadına ulaşılmıştır. Hastalara sosyodemografik özelliklere ve Gail risk skorlamasına göre değerlendirme anketi uygulanmıştır.

Results:

Katılımcıların yaş ortalaması 47,6 ± 9,5 yıldı. Katılımcıların meme kanseri risk puanları Gail modeli ile hesaplanmıştır. Katılımcıların ortalama Gail risk puanları %9,9 ± 5,7’dir. Değerlendirme amacıyla kişilerin 5 yıllık meme kanseri riskleri Gail modeli ile değerlendirilmiş ve katılımcıların ortalama 5 yıllık Gail puanları %0,9 ± 0,6 olarak bulunmuştur. Puanlar dikkate alındığında katılımcıların %8,2’sinde 5 yıl içinde meme kanseri gelişme riski yüksek bulunmuştur. Risk düzeyinin; çalışma durumu, kronik hastalık varlığı, aile öyküsü varlığı, menopoz öyküsü, HRT kullanım öyküsü, küretaj sayısı ve toplam emzirme süresi ile aralarında anlamlı ilişki saptanmıştır (sırasıyla p=0,000, p=0,019, p=0,000, p=0,015, p=0,014, p=0,005 ve p=0,034).

Conclusions:

Meme kanserinin önlenmesi ve taranması için meme kanseri riskinin tahmin edilmesi çok önemlidir. Meme kanseri risk değerlendirme modelleri olası kanser vakalarını tahmin etme açısından başarılı sonuçlar sergileyebilir. Riskli bulunan hastaları daha sıkı takibe alarak, erken tanı sayesinde sağkalımı arttırmak mümkün olabilir.

#74