L’utilizzo di test FIT quantitativi per il dosaggio del sangue occulto nelle feci in programmi di screening di popolazione permette di stabilire un valore di cut off da utilizzare per avviare i soggetti positivi alla coloscopia. Con questi test, è possibile impostare il cut-off su una sensibilità o specificità desiderata, con la possibilità di generare uno score di rischio multivariato.
La prevalenza di cancro colo rettale (CRC) e di adenomi avanzati (AA) è associata con il sesso maschile e l’invecchiamento, infatti la prevalenza di AA e CRC è più elevata negli uomini rispetto alle donne (8% vs 4,3% per AA, 1,4% contro 0,6% per il CRC, rispettivamente). Uno studio effettuato in Austria su 44.350 individui sottoposti a screening ha dimostrato che sia la prevalenza di AA, sia il number needed to scope (NTS, numero di coloscopie necessarie per trovare un CRC o un AA) erano simili tra gli uomini di età compresa tra 45-49 anni e le donne di età compresa tra 55-59 anni.
Nonostante queste evidenze, non vi è nessuna raccomandazione per adattare le soglie positività nello screening CRC per sesso o fascia di età.
Recenti studi hanno valutato l’impatto di diversi valori di cut-off e alcuni hanno indicato l’opportunità di utilizzare valori distinti per uomini e donne. Però, fino ad ora, nonostante le differenze di genere evidenti nella prevalenza di neoplasie, i cut off sono rimasti eguali per uomini e donne.
Per valutare l’impatto dell’utilizzo di cut off differenziati per sesso e per età, nel presente lavoro sono stati utilizzati i dati dello studio ColonPrev.
ColonPrev è uno studio eseguito a livello nazionale sulla popolazione spagnola, multicentrico, randomizzato, disegnato per valutare l’efficacia di una coloscopia una volta nella vita rispetto al FIT biennale nel ridurre la mortalità per CRC a 10 anni.
Il braccio FIT ha compreso 10.611 individui, un singolo campione di feci è stato analizzato mediante il sistema OC SENSOR (Eiken Chemical Co, Tokyo,Japan).
Uomini e donne di età compresa fra 50 e 69 anni sono stati assegnati in maniera randomizzata a ricevere una coloscopia o a eseguire il FIT biennale.
I cittadini del braccio FIT sono stati invitati a eseguire la coloscopia se il risultato del dosaggio era ≥75 ng/mL di emoglobina (=15 g Hb/g feci).
L’impatto diagnostico di differenti cut off rispetto all’età e al sesso è stato valutato mediante analisi della varianza dei dati ColonPrev con cut-off ≥20,≥25,≥30,≥35 e ≥40 g Hb/g feci comparati con il valore di riferimento ≥15 g Hb/g feci.
Anche se il valore di cut-off ottimale dipende dagli obiettivi del programma e dalle risorse disponibili, i dati ottenuti suggeriscono che individualizzare il cut-off per età e genere potrebbe contribuire a migliorare la prestazione del FIT e ottimizzare l’uso delle risorse.
I risultati suggeriscono l’esistenza di tre diversi gruppi di rischio basati su età e sesso.
Il primo gruppo, quello a più alto rischio, è composto da uomini con età superiore a 60 anni, nel quale un aumento del valore del cut-off porta alla perdita di casi di CRC. Quindi, per gli uomini di età superiore a 60 anni, gli autori raccomandano di adottare il cut-off più basso possibile e comunque non superiore a 25 g Hb/g feci.
All’estremo opposto c’è il secondo gruppo, quello con il rischio minore, composto da donne di età inferiore ai 60 anni. In questo gruppo il cut-off potrebbe essere aumentato da 15 a 40 g Hb/g feci, con diminuzione delle coloscopie e senza perdere alcun caso di CRC.
Il terzo gruppo, il più numeroso, è composto da persone a rischio intermedio, donne maggiori e uomini inferiori ai 60 anni di età. In questo gruppo, aumentare il cut-off da 15 a 25/30 g Hb/g feci non ha impatto sulla DR del CRC. Aumentare il cut-off da 15 a 40 g Hb/g feci porta a una diminuzione della DR per CRC meno significativa che nel gruppo ad alto rischio.
Gli Autori concludono che lo studio indica come personalizzare i valori di cut off per sesso e età può migliorare le performance del test FIT e ottimizzarne l’uso nei programmi di screening e che ulteriori studi sono necessari per determinare il cut off ottimale tenendo conto di altri fattori importanti come l’incidenza della neoplasia, l’aspettativa di vita e l’intervallo di screening e altri fattori di rischio come l’obesità, abitudine al fumo, assunzione di calcio, storia familiare.
Link all’Abstract dell’articolo citato:
http://www.dldjournalonline.com/article/S1590-8658%2815%2930040-2/abstract