Silvia Mignozzi, Dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità, Università di Milano
silvia.mignozzi@unimi.it
Silvia Mignozzi, Dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità, Università di Milano; Federico Ambrogi, Dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità, Università di Milano; Monica Ferraroni, Dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità, Università di Milano-Fondazione IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico Milano; Carlo La Vecchia, Dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità, Università di Milano; Marta Rossi, Dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità, Università di Milano;
- Categoria Primaria: Metodi epidemiologici e biostatistici
INTRODUZIONE: Per i pazienti che non sono disposti a sottoporsi o per i quali è controindicata la colonscopia per la diagnosi di tumore del colon-retto (TCR), l’integrazione di marcatori del sangue al test fecale immunochimico è attualmente di interesse. La proteina C-reattiva (PCR), la proteina che lega i lipopolisaccaridi (LBP) e la proteina che regola la permeabilità intestinale, Zonulina, sono state associate al rischio di TCR. OBIETTIVI: Valutare le associazioni tra PCR, LBP e Zonulina e il rischio di TCR. Utilizzare i metodi statistici di Huang e Pepe sulle predictiveness curves di un marcatore continuo al fine di valutare il potenziale diagnostico per il TCR su dati da studi caso-controllo. Estendere tali metodi per stimare il potenziale diagnostico congiunto di due marcatori. METODI: Sono stati analizzati i dati di uno studio caso-controllo italiano e multicentrico che include 75 casi di TCR e 146 controlli. PCR, LBP e Zonulina sieriche sono state analizzate con kit ELISA. Sono stati stimati gli odds ratios (OR) e i rispettivi intervalli di confidenza (IC) al 95% di TCR per i terzili (calcolati sui controlli) di PCR, LBP e Zonulina, tramite modelli di regressione logistica aggiustati per centro, sesso, età ed istruzione. Per ogni marcatore, è stata stimata una funzione di rischio tramite modelli di regressione logistica con un offset che tiene conto della prevalenza di TCR sulla popolazione; successivamente, sono state stimate le distribuzioni dei marcatori come media ponderata basata sulla prevalenza delle distribuzioni nei casi e nei controlli; infine, è stata stimata la predictiveness curve sui percentili dei marcatori. É stata estesa tale tecnica statistica e costruita una predictiveness surface che mostra il potenziale diagnostico congiunto di Zonulina e PCR e di Zonulina e LBP. RISULTATI: É stata trovata un’associazione positiva di PCR (OR III vs I terzile=2,69, 95% IC: 1,28-5,64), LBP (OR=2,35, 95% IC: 1,14-4,85) e Zonulina (OR=2,10, 95% IC 1,04-4,26) con il rischio di TCR. Per ogni marcatore, è stata ottenuta una predictiveness curve crescente, che interseca la prevalenza per percentili superiori al 75° e diventa più ripida a partire dal 95°. Da circa il 97° percentile, la stima del rischio di TCR supera il 10%. Nelle analisi su due marcatori, sono state ottenute superfici che intersecano il piano di prevalenza quando entrambi i marcatori raggiungono circa il 70° percentile, diventando più ripide dall’80° percentile. CONCLUSIONE: PCR, LBP e Zonulina sono risultate associate a un maggior rischio di TCR. Il potenziale diagnostico di questi marcatori è limitato. La dimensione del campione è ridotta e studi più ampi sono necessari. Per quanto ci è noto, questo è il primo studio che applica i metodi di Huang e Pepe su più marcatori e ulteriori metodi statistici su dati retrospettivi sono in fase di sviluppo.