CC BY
62
УДК 616.31-07:618.19
Л.Ф. ПИСАРЕВА, О.А. АНАНИНА, И.Н. ОДИНЦОВА, Е.А. ПАНФЕРОВА, О.Ю. МУРАНОВА
ГУ НИИ онкологии СО РАМН, г. Томск, Иркутский областной онкологический диспансер Приморский краевой онкологический диспансер, г. Владивосток
Диагностика рака молочной железы на основе информационной системы
Писарева Любовь Филипповна
заслуженный деятель науки РФ, профессор, доктор медицинских наук, заведующая лабораторией эпидемиологии ГУ НИИ онкологии СО РАМН г. Томск, пер. Кооперативный, 5, тел.: (382) 251-58-17
Авторами представлены результаты разработки информационной системы по анализу и выявлению факторов индивидуального риска и формированию групп повышенного риска рака молочной железы. Получены первые результаты, позволившие установить наиболее значимые факторы риска рака молочной железы.
Ключевые слова: рак молочной железы, факторы риска, диагностика.
L.F. PISAREVA, O.A. ANANINA, I.N. ODINTSOVA, E.A. PANFEROVA, O.Y. MURANOVA
Diagnostics of the cancer of mammary gland on basis of information system
Authors present results of development of information system under the analysis and revealing of factors of individual risk and formation of groups of raised risk of cancer of mammary gland. The first results, allowed to establish the most significant risk factors of a cancer of a mammary gland are received
Keywords: cancer of mammary gland, risk factors, diagnostics.
Одной из проблем онкологии является профилактика рака молочной железы (РМЖ), который занимает ведущие позиции среди онкозаболеваний у женского населения России, в частности региона Сибири и Дальнего Востока. В регионе показатели заболеваемости составляют 41,0, смертности — 16,4 на 100 тыс. населения, при этом отмечается низкая выявляе-мость на профосмотре — 18,0% (РФ — 20,7%), высокие показатели запущенности (Ш-М стадия) — 41,9% (РФ — 37,4%) и одногодичной летальности — 11,2% (РФ — 10,9%) [4]. В связи с этим в плане профилактики данного заболевания актуально выявление предопухолевой и опухолевой патологии молочной железы на ранних стадиях заболевания среди контингента «здоровых» женщин, с оценкой индивидуального риска и формированием групп повышенного риска РМЖ на
основе выявления комплекса факторов, влияющих на развитие заболевания.
Одним из методов выявления этиологических факторов является метод анкетирования, который позволяет провести первичный отбор для углубленного обследования, широко охватывает контингент населения, не наносит вреда здоровью, прост в реализации, учитывает региональную специфику. Для обработки больших массивов данных анкетного опроса перспективным является использование компьютерных технологий.
Целью исследования явилась разработка информационной системы (ИС) для обобщения результатов анкетирования по анализу и выявлению факторов индивидуального риска и формированию групп повышенного риска РМЖ.
114 р ПРАКТИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА
'4 (Зб) июнь 2009 г.
Анкеты
- База описаний вопросов и ответов
- База бланков анкет
- База результатов анкетирования
\7
Формирование запросов к БД
Факторы риска в отдельном исследовании
Обобщенные факторы риска в нескольких исследованиях
Прогностическая таблица
Рисунок 1. Структурная схема информационной системы
_________________________
Прогностическая модель для формирования групп повышенного риска
Материалы и методы исследования
В основу работы положен анализ результатов анкетного опроса по выявлению факторов риска развития РМЖ среди женского населения, проживающего на различных территориях региона Сибири и Дальнего Востока, накопленных в отделе эпидемиологии НИИ онкологии СО РАМН. Исследование проводилось по методике «случай-контроль» среди больных РМЖ и здоровых женщин Приморского (г. Владивосток) и Красноярского (г. Норильск) краев, Иркутской области (г. Иркутск), республик Тыва, Хакасия и Алтай. Проанкетированы 684 человека с морфологически верифицированным диагнозом РМЖ и 1209 человек контрольной группы без онкологических заболеваний. Средний возраст больных РМЖ составил 52,8±0,9, здоровых — 53,1 ±0,8 года.
Для выявления и обобщения факторов риска, полученных в отдельных исследованиях, и определения меры связи обобщенных факторов с риском развития РМЖ применен метод мета-анализа, позволяющий увеличить статистическую значимость анализируемых результатов [2, 3, 5, 7]. Так как полученные результаты в большинстве своем качественные (номинальные и порядковые) данные, то для обработки ре-
зультатов анкетирования применялся метод Woolf [2, 8]. По результатам мета-анализа построена прогностическая модель для формирования групп риска РМЖ на основе Байесовского классификатора для качественных признаков [1]. В качестве признаков использовались факторы риска, определяемые вопросами анкеты. В модель включались только те факторы, для которых была выявлена статистически значимая связь с риском возникновения заболевания. Для получения оптимального порога разделения на группы больных и здоровых строилась операционная характеристическая (ROC) кривая. Апробация полученной прогностической модели проводилась на случайной экзаменационной выборке [6]. Оценка диагностической эффективности прогностической модели производилась по показателям чувствительности, специфичности, диагностической точности, прогностической ценности положительного и отрицательного результата.
Результаты
Для разработки ИС был проведен анализ структуры и содержания анкет по выявлению факторов риска развития РМЖ. Формулировка вопросов анкет направлена на выявление
групп эндогенных и экзогенных факторов риска. В зависимости от территориальной специфики (степень урбанизации, интенсивность миграционных потоков и т.п.) анкеты, используемые в различных исследованиях, различались между собой структурой, количеством (от 95 до 120), типом вопросов и градациями признаков.
Из анализа структуры анкет были сформулированы требования к разработке информационной системы:
- формализованное описание вопросов и структуры создаваемых анкет;
- наполнение базы данных результатами анкетирования;
-выявление факторов риска на основе анализа результатов как отдельных, так и совокупности различных исследований;
- формирование групп повышенного риска.
Структурная схема ИС по выявлению факторов риска развития РМЖ на основе анализа результатов анкетирования приведена на рисунке 1.
Основой формирования информационной системы послужили анкеты, представленные в бумажном виде. В системе предусмотрены три базы: база описаний вопросов и ответов, база бланков анкет, база результатов анкетирования. Единая база описаний вопросов и ответов содержит всю необходимую информацию для формирования бланков различных типов анкет. В базе бланков анкет хранится информация по структуре анкет и названию каждого исследования. По бланку анкеты вводятся данные с бумажного или иного носителя в базу результатов анкетирования.
Для выявления факторов риска (как для одного, так и нескольких исследований) формируется выборка первичных данных путем осуществления запросов к базе результатов исследования. Анализируются данные для выявления факторов риска, по которым строится прогностическая таблица, и проводится формирование групп повышенного риска.
Информационная система реализована в виде двух программных модулей: «ПИФАРО» и «РИСК».
Возможности модуля «ПИФАРО» включают в себя: разработку структуры анкет; создание экранных форм анкет для ввода данных с бумажных анкет; ввод данных заполненных бумажных анкет в компьютер, статистическую обработку данных (метод мета-анализа), экспорт введенных анкет и результатов расчетов. Модуль ИС «ПИФАРО» состоит из трех основных блоков: «Редактирование», «Анкетирование», «Статистика».
Разработанная система позволила эффективно организовывать хранение и накопление данных различных по своему составу анкет в единой унифицированной базе, проводить их анализ по выявлению обобщенных факторов риска развития РМЖ на территории Сибири и Дальнего Востока.
Установлено, что к обобщенным факторам риска развития РМЖ относятся: возраст (у женщин в 50-59 и 60-80 лет риск развития заболевания составляет 2,3 (1,7-3,1) (гіе1=0,3) и 9,2 (6,1-13,8) (гіе1=0,7) соответственно); национальная принадлежность (русские женщины чаще болели РМЖ, чем лица других национальностей в 3,2 (гіе1=0,4) раза, бурятки, тувинки, кореянки болели значительно реже (0Квит=0,3 (0,2-0,4); гі:е1= -0,3)); наследственная предрасположенность (среди женщин, у которых матери или сестры болели РМЖ, риск развития заболевания увеличивался в 4,2 (гіе1=0,5) и 5,1 (гіе1=0,6) раза соответственно); эндокринно-метаболические факторы, обусловленные сопутствующими заболеваниями (риск развития РМЖ увеличивался при наличии в анамнезе фиброаденома-тоза в 2,4 раза (гіе1=0,3), травм молочной железы - в 6,6 раза
(И:е1=0,6), гипертонической болезни — в 2,2 раза т(И:е1=0,3). У женщин, имеющих массу тела до 60 кг, риск развития РМЖ снижен (0Квит=0,5 (0,4-0,7); г1е1= -0,3), при массе тела более 80 кг — повышен в 3,1 раза (г1е1=0,4)); особенности репродуктивного анамнеза (при регулярных менструациях риск РМЖ снижен (0Квит=0,3 (0,2-0,5), И:е1= -0,4); отсутствие менструаций (0Квит= 3,4 (2,4-4,8); И:е1=0,5), их нерегулярность (0Квит=1,5 (1,0-2,5); И:е1=0,2), поздние первые роды - в возрасте старше 26-30 лет (0Квит=1,8 (1,1-3,2); И:е1=0,2), поздняя менопауза — в возрасте 50 лет и старше (0Квит=3,0 (1,9-4,6); И:е1=0,4), длительность менопаузы более 5 лет (0Квит=3,1 (2,4-3,9); г1е1=0,4) повышают риск развития РМЖ); особенности питания; социально-экономический статус; миграционная подвижность; наличие профессиональной вредности. Среди обобщенных факторов риска получены специфические для Сибири и Дальнего Востока факторы — национальная принадлежность, миграционная подвижность.
Выявленные обобщенные факторы легли в основу построения прогностической модели по оценке индивидуального риска развития РМЖ, которая была использована при разработке модуля информационной системы «РИСК», предназначенного для оценки индивидуального риска респондента и для формирования групп повышенного риска РМЖ.
Таким образом, предлагаемая прогностическая модель формирования групп повышенного риска РМЖ и разработанная информационная система позволяют эффективно проводить разделение женщин на группы больных и здоровых по результатам автоматизированного тестирования, формировать группы повышенного риска. Это дает возможность сузить круг лиц, подлежащих более углубленному обследованию, способствует проведению своевременного обследования и лечения женщин, экономит время врача и диагностические средства. Использование этой программы позволяет выявлять ранние формы РМЖ, что, несомненно, будет способствовать снижению смертности, улучшению прогноза и повышению качества жизни женщин.
Разработанные прогностическая модель формирования групп риска РМЖ и информационная система могут быть рекомендованы для использования на любой территории региона Сибири и Дальнего Востока как первый этап популяционного скрининга населения, особенно той его части, которая проживает в отдаленных от центра населенных пунктах.
Созданная информационная система проходит апробацию в Приморском краевом (г. Владивосток) и Иркутском областном (г. Иркутск) онкологических диспансерах.
ЛИТЕРАТУРА.
Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л.: Медицина, 1978. 296 с.
Плавинский С.Л. Руководство по мета-анализу: учебное пособие. СПб.: СПбМАПО, 2001. 75 с.
Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. Математическая статистика в клинических исследованиях. М.: ГЭОТАР-МЕД, 2001. 256 с.
Чиссов В.И., Старинский В.В., Петрова Г.В. Состояние онкологической помощи населению России в 2006 году. М.:ФГУ МНИОИ им. П.А. Герцена Росмедтехнологии, 2007. 180 с.
Фейгин В.Л. Основы мета-анализа: теория и практика. Международный журнал медицинской практики 1999; 7: 7-13.
Шиган Е.Н. Методы прогнозирования и моделирования в социальногигиенических исследованиях. М., 1986. 208 с.
L'Abbe K.A., Detsky A.S., O'Rourke K. Meta-analysis in clinical research. Ann. Intern. Med. 1987; Vol.107: 224-233.
Woolf S.H. Practice guidelines: a new reality in medicine. Recent developments. Arch. Intern. Med.1990; Vol.150: 1811-1818.
