Limfedema merupakan komplikasi kronis yang umumnya terjadi setelah diseksi kelenjar getah bening (KGB) aksila pada pasien kanker payudara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui angka kejadian, faktor risiko, dan model prediksi limfedema pasca diseksi KGB aksila pada pasien kanker payudara stadium lanjut. Penelitian ini merupakan desain kohort retrospektif pada 174 pasien di Rumah Sakit Kanker Dharmais. Regresi Cox digunakan untuk mengidentifikasi faktor risiko signifikan terhadap limfedema. Keakuratan model prediksi dinilai dengan menghitung area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Hasil penelitian menunjukkan limfedema teridentifikasi pada 88/174 (50,6%) pasien dan sebagian besar mengalami limfedema pada 12 hingga 36 bulan pertama setelah diseksi KGB aksila. Faktor risiko yang terkait dengan limfedema di antaranya adalah usia, obesitas, diabetes, kemoterapi neoadjuvan, dan kemoterapi adjuvan. Model prediksi menunjukkan sensitivitas yang baik (80,2%) pada populasi penelitian dengan nilai AUC 0,706 (95% CI 0,629-0,783; p-value < 0,05). Dapat disimpulkan bahwa model prediksi yang dikembangkan dalam penelitian ini cukup baik untuk diterapkan oleh para klinisi dalam mengestimasikan risiko limfedema, khususnya untuk pasien kanker payudara dengan stadium lanjut.
Lymphedema is a chronic complication that commonly occurs after axillary lymph node dissection (ALND) in breast cancer patients. This study aimed to determine the incidence, risk factors, and prediction model for lymphedema after ALND in advanced-stage breast cancer patients. This was a retrospective cohort design on 174 patients at Dharmais Cancer Hospital. Cox regression was used to identify significant risk factors for lymphedema. The prediction accuracy of the model was assessed by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). The results showed that lymphedema was identified in 88/174 (50.6%) patients and most of them experienced lymphedema in the first 12 to 36 months after ALND. Risk factors associated with lymphedema include age, obesity, diabetes, neoadjuvant chemotherapy, and adjuvant chemotherapy. The prediction model showed good sensitivity (80.2%) in the study population with an AUC value of 0.706 (95% CI 0.629-0.783; p-value < 0.05). It can be concluded that the prediction model developed in this study is good enough to be implemented by clinicians in estimating the risk of lymphedema, especially for advanced-stage breast cancer patients in our hospital.
Adhitya Bayu Perdana-Tesis-FKM-Full Text-2024.pdf ::