Stralingsrisico van mammascreening

Vergelijkbare documenten
Hoe gezond zijn we en de voordelen van regelmatige lichaamsbeweging

Brachytherapie als minimaal invasieve curatieve therapie voor gelokaliseerd prostaatcarcinoom:

Gezondheids effecten. van ioniserende straling. Stralingsbeschermingsdienst SBD-TU/e

Effectiveness of breast cancer screening in women under 50

Dr E.B. Cornel, uroloog. PSA: To Screen or Not to Screen

Chemotherapie en stolling

Laat je borsten zien: doen of niet? Resultaten screening. A Van Steen

Kanker: klinisch beeld,

Wat is de beste reading strategy? Consensus of arbitrage. Lisa Klompenhouwer

Bronchuscarcinoom Incidentiegegevens, initiële behandeling AZ Groeninge Kris Van Oortegem Pneumologie

Overbehandeling in radiotherapie. Prof. Dr. Caroline Weltens

CHIMERISM IN HEALTH, TRANSPLANTATION AND AUTOIMMUNITY

To screen or not to screen:

Evaluation of Measurement Uncertainty using Adaptive Monte Carlo Methods

2 e Post EAUN Meeting. Hot topics in Uro-oncologie Erik van MuilekomMANP Verpleegkundig specialist NKI-AVL

Tentamen T1 Chemische Analysemethoden 6 maart 2014

Lage dosis effecten. En het ALARA dogma. Hendrik Erenstein

Landelijk Diabetes Congres 2016

Longitudinal Driving Behaviour At Incidents And The Influence Of Emotions. Raymond Hoogendoorn


Dosimetrie in de mammografie. Anne Bolderdijk

Is valpreventie kosteneffectief?

Lichamelijke factoren als voorspeller voor psychisch. en lichamelijk herstel bij anorexia nervosa. Physical factors as predictors of psychological and

Nationaal AYA Jong & Kanker Platform

Introduction Henk Schwietert

Milieu als oorzaak van kanker

Inhoud. Data. Analyse van tijd tot event data: van Edward Kaplan & Paul Meier tot David Cox

Effecten van een op MBSR gebaseerde training van. hospicemedewerkers op burnout, compassionele vermoeidheid en

Het PSA dilemma: wel of niet bepalen?

Global TV Canada s Pulse 2011

De donkere kant van transplantatie. Programma. Stelling. Dialyse is een prima alternatief voor transplantatie. Situatie in Nederland

CSRQ Center Rapport over onderwijsondersteunende organisaties: Samenvatting voor onderwijsgevenden

Residual Plot for Strength. predicted Strength

Epidemiologie en incidentie van het melanoom

Symposium Borstkanker bij jong en oud. Chemotherapie bij jonge patiënten K. Punie

Impact en disseminatie. Saskia Verhagen Franka vd Wijdeven

Update on Dutch Longevity and Longevity in Het Nieuwe Pensioenstel

Is screening bij longkanker zinvol?

Kosten en baten van lokale gezondheidspromotie

Neurocognitieve prestaties en blootstelling aan luchtvervuiling. Saenen Nelly - UHasselt

Relatie tussen Persoonlijkheid, Opleidingsniveau, Leeftijd, Geslacht en Korte- en Lange- Termijn Seksuele Strategieën

COGNITIEVE DISSONANTIE EN ROKERS COGNITIVE DISSONANCE AND SMOKERS

Verbanden tussen Coping-Strategieën en. Psychologische en Somatische Klachten. binnen de Algemene Bevolking

Content. AF & Nierfalen: Epidemiologie. AF & Nierfalen: Epidemiologie. Disclosures: Epidemiologie: AF en Nierfalen. AF en Nierfalen: kip of ei?

De Effectiviteit van een Mindfulness-gebaseerde Lichaamsscan: een. Vergelijking met Rusten in Liggende Positie

Bloeddrukstreefwaarden bij diabetes mellitus: lager of toch niet? Erik Serné Internist- vasculair geneeskundige

Een blik terug De effecten van meer dan een halve eeuw vaccineren

Socio-economic situation of long-term flexworkers

Klinische implicaties van de EVOLVE studie

3e Mirror meeting pren April :00 Session T, NVvA Symposium

Profylactische chirurgie bij erfelijke borstkanker. I. Nevelsteen

impact from intervention strategies A case example from the baking industry

Immuuntherapie: resultaten tot nu toe bij patiënten met een longcarcinoom Willemijn Theelen

FOR DUTCH STUDENTS! ENGLISH VERSION NEXT PAGE. Toets Inleiding Kansrekening 1 8 februari 2010

Kankerpreventie: de ultieme vorm van functiebehoud. Prof.dr. Theo M. de Kok Department of Toxicogenomics (UM)

Virtuele Coloscopie. Dr. G. Souverijns, Radiologie 22/03/2014

ICRP International Commission on Radiological Protection

Screening voor prostaatkanker. Dr.K.R. Hente Dienst Urologie AZ KLINA Brasschaat

Effecten van contactgericht spelen en leren op de ouder-kindrelatie bij autisme

Betaalbare en gepersonaliseerde zorg. Page 1 Smaling 2012 Siemens Healthcare

Gender differences in heart disease. Dr Danny Schoors

Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur

Personalized breast cancer screening? Frederieke van Duijnhoven, chirurg

Genes, Molecular Mechanisms and Risk Prediction for Abdominal Aortic Aneurysm

de Rol van Persoonlijkheid Eating: the Role of Personality

Laatst bijgewerkt op 2 februari 2009 Nederlandse samenvatting door TIER op 25 mei 2011

Screening: patiëntenbedrog? Luc Bonneux KNAW/NIDI

STIGMATISERING VAN PATIENTEN MET LONGKANKER 1. Stigmatisering van Patiënten met Longkanker: De Rol van Persoonlijke Relevantie voor de Waarnemer

bij Kinderen met een Ernstige Vorm van Dyslexie of Children with a Severe Form of Dyslexia Ans van Velthoven

Hoe kan wetenschappelijk onderzoek versneld worden met de diagnosethesaurus? Jan Verschuuren. Symposium DHD 24 september 2015

Opioiden en medicinale cannabis voor chronische pijn: alle problemen opgelost?? Jan Van Zundert / Anesthesiologie-MPC ZOL

Type Dementie als Oorzaak van Seksueel Ontremd Gedrag. Aanwezigheid van het Gedrag bij Type Alzheimer?

Running head: OPVOEDSTIJL, EXTERNALISEREND PROLEEMGEDRAG EN ZELFBEELD

Arash Bordbar, Patholoog, Symbiant, Alkmaar.

Beïnvloedt Gentle Teaching Vaardigheden van Begeleiders en Companionship en Angst bij Verstandelijk Beperkte Cliënten?

CoRPS. Titel. Subtitel

Issues in PET Drug Manufacturing Steve Zigler PETNET Solutions April 14, 2010

Post ESMO-WCLC Screening. W.I.Q. de Waard

OVERDIAGNOSE IN HET BVO BORSTKANKER. Dr. Eliane Kellen

Process Mining and audit support within financial services. KPMG IT Advisory 18 June 2014

DisclosureSlide Disclosureslide

Risk & Requirements Based Testing

Hospital WIV-ISP Feedback Point Prevalence Survey of Healthcare-associated Infections and Antimicrobial Use PPS HAI-AU

PRO. De afwachtende houding t.o.v. NOACs in Nederland schaadt patiënten

Waldenström s Macroglobulinemia familie en secundaire maligniteiten

Fidelity of a Strengths-based method for Homeless Youth

FOR DUTCH STUDENTS! ENGLISH VERSION NEXT PAGE. Toets Inleiding Kansrekening 1 22 februari 2013

Prediabetes : ontwikkelt iedereen diabetes? Wie screenen en hoe? C. De Block Endocrinologie-Diabetologie Voorzitter Diabetes Liga

De nieuwste ontwikkelingen. Annemarie Becker, longarts Amsterdam UMC

Academisch schrijven Inleiding

Cover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation

Samenvatting. Blootstelling

Kankerincidentie in Vlaanderen en de Kempen

Het Effect van de Kanker Nazorg Wijzer* op Werkgerelateerde Problematiek en Kwaliteit. van Leven bij Werkende Ex-Kankerpatiënten

FOR DUTCH STUDENTS! ENGLISH VERSION NEXT PAGE

Stigmatisering van Mensen met Keelkanker: de Rol van Mindfulness van de Waarnemer

MLW -- Toets stroomblok 2.2: Epidemiologie en Biostatistiek

De Effecten van de Kanker Nazorg Wijzer op Psychologische Distress en Kwaliteit van. Leven

LEVEN NA KANKER. Levenskwaliteit na kankertherapie. Annelies Maes

Transcriptie:

Stralingsrisico van mammascreening Marcel Greuter 1 Martine Jansen vd Weide 1, Truuske de Bock 2 1 Radiologie, UMCG 2 Epidemiologie, UMCG Nascholings- en Studiemiddag Stralingsbeschermingseenheid RuG en UMCG 15 november 2007 1

Inhoud Prevalentie Epidemiologische data Dosis respons Hormesis? Atomic bomb survivor studies Borstkanker Model mammascreening BRCA 2

US Mortality, 2000 Rank Cause of Death No. of deaths % of all deaths 1. Heart Diseases 710,760 29.6 2. Cancer 553,091 23.0 3. Cerebrovascular diseases 167,661 7.0 4. Chronic lower respiratory diseases 122,009 5.1 5. Accidents (Unintentional injuries) 97,900 4.1 6. Diabetes mellitus 69,301 2.9 7. Influenza and Pneumonia 65,313 2.7 8. Alzheimer s s disease 49,558 2.1 9. Nephritis 37,251 1.5 10. Septicemia 31,224 1.3 US Mortality Public Use Data Tape 2000, National Center for Health Statistics, Centers for Disease Control and Prevention, 2002. 3

2003 Estimated US Cancer Deaths* Lung & bronchus 31% Prostate 10% Colon & rectum 10% Pancreas 5% Non-Hodgkin lymphoma 4% Leukemia 4% Esophagus 4% Liver/intrahepatic 3% bile duct Urinary bladder 3% Kidney 3% All other sites 22% Men 285,900 Women 270,600 25% Lung & bronchus 15% Breast 11% Colon & rectum 6% Pancreas 5% Ovary 4% Non-Hodgkin lymphoma 4% Leukemia 3% Uterine corpus 2% Brain/ONS 2% Multiple myeloma 23% All other sites ONS=Other nervous system. *Excludes basal and squamous cell skin cancers and in situ carcinomas except urinary bladder. Source: American Cancer Society, 2003. 4

2003 Estimated US Cancer Cases* Prostate 33% Lung & bronchus 14% Colon & rectum 11% Urinary bladder 6% Melanoma of skin 4% Non-Hodgkin lymphoma 4% Kidney 3% Oral Cavity 3% Leukemia 3% Pancreas 2% All Other Sites 17% Men 675,300 Women 658,800 32% Breast 12% Lung & bronchus 11% Colon & rectum 6% Uterine corpus 4% Ovary 4% Non-Hodgkin lymphoma 3% Melanoma of skin 3% Thyroid 2% Pancreas 2% Urinary bladder 20% All Other Sites *Excludes basal and squamous cell skin cancers and in situ carcinomas except urinary bladder. Source: American Cancer Society, 2003. 5

Cancer Death Rates*, for Women, US, 1930-1999 1999 100 Rate Per 100,000 80 60 Lung 40 Uterus Breast 20 Stomach Ovary Colon and rectum 0 Pancreas 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 *Age-adjusted to the 2000 US standard population. Source: US Mortality Public Use Data Tapes 1960-1999, US Mortality Volumes 1930-1959, National Center for Health Statistics, Centers for Disease Control and Prevention, 2002. 6

Analyse van epidemiologische data Exposure Yes No Total Yes a c a+c Disease No b d b+d Total a+b c+d N Frequentie van ziekte onder blootgestelden: R e = a / (a + b ) Frequentie van ziekte onder niet-blootgestelden: R 0 = c / ( c + d ) 7

Analyse van epidemiologische data RR relatief risico RR = mate van effect bij blootgestelde personen mate van effect bij niet blootgestelde personen ERR excess relative risk ERR = RR 1 EAR excess attributive risico maat voor aantal effecten,, toe te schrijven aan blootstelling EAR = ERR x baseline 8

Analyse van epidemiologische data R 0 = frequentie zonder blootstelling R e = frequentie met blootstelling (exposure) R e R 0 = verschil in frequentie Excess Absolute Risico EAR = R e R 0 Relatieve risico RR = R e / R Excess relatieve risico = bijdrage aan RR door blootstelling ERR = RR 1 = (R e / R 0 ) - 1 = (R e R 0 ) / R 0 ERR = EAR / R 0 EAR = ERR x R 0 9

Epidemiologische data National Academies Division on Earth and Life Studies USA Radiation Effects Research Foundation (RERF) JPN / USA www.rerf.or.jp Board on Radiation Effects Research (BRER) www7.nationalacademies.org/brer/index.html RERF laboratory Hiroshima, Japan 10

Epidemiologische data RERF - LLS Life Span Study overlevenden Hiroshima & Nagasaki T65D Tentative 1965 Dose DS86 Dosimetry System 1986 DS02 Dosimetry review 2002 medische toepassingen x - ray therapie radium - injectie beroepsmatige blootstelling radium painters, uranium mijnwerkers radiologen en röntgentechnici nucleaire ongevallen Marshall Islands - fall out Tjernobyl 11

Epidemiologische data DS86 Dosimetry System 1986 BEIR V (1990) DS02 Dosimetry System 2002 BEIR VII (2006) 12

Epidemiologische data Risico op kanker: Met: λ achtergrond bij geen dosis en is afhankelijk van c stad s geslacht a huidige leeftijd b geboortejaar En: e leeftijd ten tijde van de blootstelling t tijd sinds blootstelling (t = a-e) [ ERR( s, e, a, t, )] λ( c, s, a, b) 1+ d 13

Dosis respons Conclusie BEIR VII: the risk would continue in a linear fashion at lower doses without a threshold and that the smallest dose has the potential to cause a small risk To humans. This assumption is termed the linear no-threshold model. 14

Dosis respons Low dose response: E = αd D + βd 2 For extrapolating data from acute high-dose dose-rate experiments to results expected for low doses and low-dose dose-rate experiments,, the dose and dose-rate effectiveness factor DDREF is given by: DDREF = α L / α 1 15

Dosis respons DDREF geeft een reductie factor voor kansschattingen bij lage dosis en laag dosistempo op basis van kansschattingen bij hoge dosis en hoog dosistempo 1977 UNSCEAR 2,5 1980 BEIR III 2.25 1986 UNSCEAR < 5 1988 UNSCEAR 2-10 1990 BEIR V 2 of meer 1991 ICRP 60 2 2006 BEIR VII 2 2006 ICRP 99 2 16

Hormesis? Hormesis (Grieks: 'prikkeling') is het biologische effect dat een stof die in hoge dosis schadelijk is, bij lage dosis positieve effecten kan hebben. BBC Focus, October 2007 17

Hormesis? 18

Hormesis? BEIR VII: The possibility that low doses of radiation may have beneficial effects (a phenomenon often referred to as hormesis ) has been the subject of considerable debate. Evidence for hormetic effects was reviewed, with emphasis on material published since the 1990 BEIR V study on the health effects of exposure to low levels of ionizing radiation. Although examples of apparent stimulatory or protective effects can be found in cellular and animal biology, the preponderance of available experimental information does not support the contention that low levels of ionizing radiation have a beneficial effect. The mechanism of any such possible effect remains obscure. At this time, the assumption that any stimulatory hormetic effects from low doses of ionizing radiation will have a significant health benefit to humans that exceeds potential detrimental effects from radiation exposure at the same dose is unwarranted. Vergelijkbare statements zijn gedaan door: United States National Research Council National Council on Radiation Protection and Measurements United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation 19

Atomic bomb survivor studies 20

Atomic bomb survivor studies 21

Atomic bomb survivor studies 22

Atomic bomb survivor studies Gelijkmatige totale lichaamsblootstelling met 100 msv effective dose incidentie van kanker / morbiditeit Solide tumoren Leukemie mannen Vrouwen mannen vrouwen Aantal nieuwe gevallen van kanker zonder blootstelling per 100.000 45.500 37.000 830 590 R0 Risico op kanker zonder blootstelling 455/1000 370/1000 8/1000 6/1000 Extra aantal bij blootstelling 100 msv 800 1300 100 70 95% betrouwbaarheidsinterval 400-1600 700-2500 30-300 300 20-250 250 EAR Toegevoegd absoluut risico bij blootstelling aan 100 msv 8/1000 13/1000 1/1000 0,7/1000 ERR Toegevoegd relatief risico bij blootstelling aan 100 msv 2% 3,5% 12% 95% betrouwbaarheidsinterval 1-4% 2-7% 4-40% 40% DD Verdubbelingsdosis Doubling Dose msv 5.000 3.000 850 95% betrouwbaarheidsinterval 2.000-11.000 250-2.500 2.500 23

Atomic bomb survivor studies Gelijkmatige totale lichaamsblootstelling met 100 msv effective dose kankersterfte / mortaliteit Solide tumoren Leukemie mannen Vrouwen mannen vrouwen Aantal nieuwe gevallen van kanker zonder blootstelling per 100.000 22.100 17.500 710 530 R0 Risico op kanker zonder blootstelling 221/1000 175/1000 7/1000 5/1000 Extra aantal bij blootstelling 100 msv 410 610 70 50 95% betrouwbaarheidsinterval 200-830 300-1200 20-220 220 10-190 190 EAR Toegevoegd absoluut risico bij blootstelling aan 100 msv 4/1000 6/1000 0,7/1000 0,5/1000 ERR Toegevoegd relatief risico bij blootstelling aan 100 msv 2% 3,5% 10% 95% betrouwbaarheidsinterval 1-4% 2-7% 3-35% 35% DD Verdubbelingsdosis Doubling Dose msv 5.000 3.000 1.000 95% betrouwbaarheidsinterval 2.000-11.000 300-3.000 3.000 24

Atomic bomb survivor studies 25

Borstkanker 26

Borstkanker 27

Borstkanker ERR( e) = βd exp a ERR( a) = βd 50 [ θ ( e 25) ] γ 28

Borstkanker 29

Borstkanker 30

Borstkanker BEIR VII: ERR / Sv = β ( a / 60) 2 β = 0.51 (0.28,0.83) BEIR V: ERR / Sv e = α1 e β + β ln( t 1 / 20) + β ln β ln( t / 20) + β ln 2 2 3 2 3 2 ( t / 20) ( t / 20) + β ( e 15) 4 e 15 e > 15 α1 1,220 0,610 β1 1,385 0,554 β2-0,104 0,804 β3-2,212 1,376 β4-0,0628 0,0321 31

Borstkanker d = 3 msv Probability density function p(e,t) Breast cancer age specific mortality BEIR V Probability density function p(e,t) Breast cancer age specific mortality BEIR V 0,30% 0,08% Excess risk 0,25% 0,20% 0,15% 0,10% 0,05% Excess risk 0,07% 0,06% 0,05% 0,04% 0,03% 0,02% 0,01% 0,00% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0,00% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 age age a = 20 a = 40 32

Borstkanker Probability de nsity function p(e,t) Bre ast cance r age spe cific mortality BEIR VII 1,2% 1,0% d = 3 msv a = 20 0,8% Excess risk 0,6% 0,4% 0,2% 0,0% 0 20 40 60 80 100 age 33

Borstkanker Histogram of mean glandular dose per film 9 8 7 % of films 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Examinati on type One-view Two-view MGD [mgy] 2,59±0,10 4,70±0,52 Dose per film [mgy] Histogram of total mean glandular dose per woman for one-view examinations 25 20 % of women 15 10 5 Young KC. Radiation doses in the UK trial of breast screening in women aged 40-48 years. The British Journal of Radiology 2002; 75:362-370. 0 0 3 5 8 10 13 15 18 20 23 25 28 30 Mean glandular dose per woman [mgy] 34

Borstkanker Beschikbaar: Dosis respons curve voor tumor inductie Gemiddelde dosis bij mammografie onderzoek Probleemstelling: Vrouwen met een verhoogd genetisch risico op borstkanker op jonge leeftijd Screening? Welke modaliteiten? Mammografie MRI Vanaf welke leeftijd? Tot welke leeftijd? Welk interval? Aanpak: modelvorming Validatie Analyse 35

Model BRCA mammascreening 36

Model BRCA mammascreening The probability density function p(a bc,g) ) of breast cancer at age (a( bc ) and genetic predisposition (g) (where g is equal to brca 1, brca 2, brac u or the population) is modeled by a normal distribution given by p( a bc, g) = σ g f g e 2π 1 a bc µ g 2 σ g 2 Where the mean breast cancer age is given by µ g, the standard deviation is given by σ g and the integral is given by f g. 37

Model BRCA mammascreening Cumulative distribution function 1,2 1 Cumulative risk 0,8 0,6 0,4 rest brca1 brca2 brcau 0,2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Age Jonker MA, Jacobi CE, Hoogendoorn WE, Nagelkerke NJ, de Bock GH, van Houwelingen JC. Modeling familial clustered breast cancer using published data. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2003 Dec;12(12):1479-85. 38

Model BRCA mammascreening Probability density function 0,035 0,030 0,025 Risk 0,020 0,015 rest brca1 brca2 brcau 0,010 0,005 0,000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Age Jonker MA, Jacobi CE, Hoogendoorn WE, Nagelkerke NJ, de Bock GH, van Houwelingen JC. Modeling familial clustered breast cancer using published data. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2003 Dec;12(12):1479-85. 39

Model BRCA mammascreening Population Brca1 Brca2 Brcau F 0.08 0.60 0.52 0.49 M 66.30 45.00 52.00 56.30 S 14.90 5.00 11.50 17.20 A preclinical age is calculated using a log-normal distribution. The probability distribution of this function is given by a normally distributed logarithm of the preclinical breast cancer period x pc : p( x pc ) = x pc σ 1 pc e 2π 1 ln 2 x pc σ µ pc pc 2 Where µ pc and σ pc are the mean and standard deviation of the logarithm of the preclinical breast cancer period x pc. 40

Model BRCA mammascreening Probability density function pdf 0,8 0,7 0,6 m = 1.9 sd = 0.6 Probability 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tim e [years ] Peer PG, Verbeek AL, Straatman H, Hendriks JH, Holland R. Age-specific sensitivities of mammographic screening for breast cancer. Breast Cancer Res Treat. 1996;38(2):153-60. 41

Model BRCA mammascreening a pc a bc N pre a 1 N det N int a N N end N not a1..an apc abc Npre Ndet Nint Nend Nnot screening leeftijden preklinische borstkanker leeftijd klinische borstkanker leeftijd aantal tumor voor start screening aantal door screening gedetecteerde tumoren aantal in screening gemiste tumoren (interval tumoren) aantal tumoren na einde screening aantal vrouwen zonder borstkanker 42

Model BRCA mammascreening Incidentele kans op tumorinductie tgv dosis d op leeftijd ai: CumERR( d, a ) = i i ( 1+ ERR( a j ) d ) j= 1 Totale indicentele kans op tumor tgv genetische aanleg g en tumorinductie op leeftijd ai met dosis d: 1 ( 1 CumERR( d, a )) TotERR ( d, ai, g) = p( ai, g) + i Totale cumulatieve kans op tumor tgv genetische aanleg g en tumorinductie op leeftijd a met dosis d: p( d, a, g) = a a' = 0 TotERR( d, a', g) da' Kansberekening mbv Monte Carlo. Los op tumorleeftijd a bc met R = [0,1] R = p( d, a, g) bc 43

Model BRCA mammascreening Absolute kans op tumor tgv mammascreening 3,00% brca1 total risk 2,50% Absolute kans op tumor 2,00% 1,50% 1,00% 0,50% 0,00% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Le eftijd Jaarlijkse screening 30 50 jaar Dosis 3 msv 44

Model BRCA mammascreening Cumulatieve kans op tumor tgv mammascreening brca1 total risk bijdrage dosis 120,0% 4,000% Cumulatieve absolute kans op tumor 100,0% 80,0% 60,0% 40,0% 20,0% 3,500% 3,000% 2,500% 2,000% 1,500% 1,000% 0,500% Absolute bijdrage dosis 0,0% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Le e ftijd 0,000% Jaarlijkse screening 30 50 jaar Dosis 3 msv 45

Model BRCA mammascreening No of mutation carriers: 43 Mammography detected: 2 No of interval cancers: 6 Sensitivity: 25% Age: 27-55 Screening: 4x1 46

Model BRCA mammascreening Validation screening model 60% 50% Percentage 40% 30% 20% presc yield interval endsc notumor 10% 0% 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Age group Yield: 1,2 2 (95%CI:0-5) Interval: 4,6 6 (95%CI:2-10) 47

Model BRCA mammascreening No of mutation carriers: 128 Mammography detected: 5 No of interval cancers: 4 Sensitivity: 56% Age: 21-65 Screening: 2x1 48

Model BRCA mammascreening Validation screening model 70% 60% Percentage 50% 40% 30% 20% 10% presc yield interval endsc notumor 0% 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 age group Yield: 3,8 5 (1,9) 95% confidence intervals Interval: 3,2 4 (0,8) 49

Model BRCA mammascreening Model validatie aan epidemiologische data Kuhl en Brekelmans Variatie van: Dosis Sensitiviteit Start leeftijd Eind leeftijd Interval Modaliteit Sensitiviteitsanalyse Uitkomstmaat? 50

Model BRCA mammascreening Comparison of benefit / risk ratio BRR( d) R( d) = = 1 dns 1+ dsr ds dns d s d s no. breast cancer deaths in screened population d ns no. breast cancer deaths in non-screened population d sr radiation induced breast cancer deaths Screening age range, screening interval 50-69, 2 yr 40-69, 2 yr 40-69, 1 yr BRR(d) [1] 242 97 73 BRR(d) [2] 206 111 72 [1] Beemsterboer PMM, Warmerdam PG, Boer R, Koning HJ de. Radiation risk of mammography related to benefit in screening programmes: a favourable balance?. Journal of Medical Screening 1998; 5:81-87. [2] Beckett JR, Kotre CJ, Michaelson JS. Analysis of benefit:risk ratio and mortality reduction for the UK Breast Screening Programme. The British Journal of Radiology 2003; 76:309-320. 51

Model BRCA mammascreening Benefit/risk ratio in terms of breast cancer mortality BRR(d) versus age at first screen with final screen at ages 64, 66, 68 and 70 years (3- year screen interval). Reduction in breast cancer mortality R(d) versus age at first screen with final screen at ages 64, 66, 68 and 70 years (3-year screen interval). Beckett JR, Kotre CJ, Michaelson JS. Analysis of benefit:risk ratio and mortality reduction for the UK Breast Screening Programme. The British Journal of Radiology 2003; 76:309-320. 52

Model BRCA mammascreening Benefit/risk ratio in terms of breast cancer mortality BRR(d) versus interval between successive screen for age ranges 50-64 and 50-70. Reduction in breast cancer mortality versus interval between successive screen for age ranges 50-64 and 50-70. 53

Conclusie Risico mammaonderzoek Ongeveer 1% bij blootstelling op 20 jaar met 3 msv Neemt kwadratisch af met de leeftijd Risico borstkanker BRCA 60-85% op 70 jarige leeftijd Jaarlijkse screening Bijdrage 3.5% bij screening 30-50 jaar Model reproduceert epidemiologische data Ontwikkeling: Benefit / risk ratio Reduction of breast cancer mortality Beantwoording screeningsvragen Sensitiviteitsanalyse 54

Fernando Ureña a Rib, Duo Turbantes European Guidelines for Quality Assurance in Breast Cancer Screening and Diagnosis European Communities, 2006 55