CC BY
21
ШЪ Оценка чувствительности и специфичности анкетного метода диагностики рака желудка
Ключевые слова: рак желудка, многофакторный статистический анализ, скрининг
Keywords: stomach cancer, multivariate statistical analysis, screening
Малашенко В.Н., Ширяев Н.П.
ФГБУ ВО "Ярославский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
150000, Ярославская область, г. Ярославль, ул. Революционная, д. 5 E-mail: malashenko_1957@mail.ru
Evaluation of the sensitivity and specificity of the questionnaire screening of gastric cancer
Malashenko V.N., Shiryaev N.P.
Yaroslavl State Medical University
5 Revolutionary str., Yaroslavl, Yaroslavl Region, 150000, Russian Federation E-mail: malashenko_1957@mail.ru
Цель. Создать регрессионную математическую модель пациентов с раком желудка (РЖ) для оптимизации популяционного скрининга и формирования групп риска в пребластоматозный период развития заболевания. Для этого применялась многофакторная статистическая обработка данных анкетирования пациентов с РЖ и условно здоровых людей.
Пациенты и методы. Разработанная анкета состояла из 100 вопросов, которые были составлены по блокам из генетических и модифицирующих экзо-эндогенных факторов риска (характер питания, образ жизни, среда проживания, наличие привычных интоксикаций, стресса и др.). Проведено анкетирование в двух группах больных. В основную группу вошли пациенты (N=62), с верифицированным диагнозом рака желудка находящихся на лечении в отделении абдоминальной хирургии ГБУЗ ЯО «Клиническая онкологическая больница». Диагнозы у всех пациентов были верифицированы на основании данных гистологии, иммуногистохимии и др. дополнительных методов диагностики. В группу сравнения вошли условно здоровые пациенты (N=39) с выполненным ФГДС и не имеющих факторов риска в анамнезе. Расчет статистики важных предикторов проведен с помощью программ Statistica 10.0 и MedCalc 12.7.0. Модель пациента с РЖ — сложная динамическая система с множеством взаимосвязей между всеми переменными как внутри организма, так и с внешними факторами среды. Если изучать взаимосвязи между отдельными переменными, то получается множество слабых связей, которые не ясно как использовать. Поэтому на первом этапе выявлены 14 самых важных факторов, имеющих наибольшую прогностическую значимость, коррелирующих с РЖ у пациентов с уровнем значимости р <0,05. Далее применялся множественный регрессионный анализ для расчета коэффициентов математической модели. В целях безопасности мы её представить пока не можем, так как проводится оформление патента на способ прогнозирования РЖ. Далее составлена регрессионная модель, объединяющая в себе выявленные ранее переменные. Ме-
тодом наименьших рисков определена точка отсечения, при которой прогноз был наиболее значимым. Точность прогноза модели рака желудка оценивалось с помощью построения ROC-кривой и расчета чувствительности и специфичности. Чувствительность отражает долю пациентов, у которых выявленное заболевание совпало с прогнозом математической модели — ошибки второго рода «пропуск цели». Специфичность демонстрирует процент действительно здоровых людей, среди которых тест оказался отрицательным — ошибка первого рода или «ложная тревога». По нашему мнению ложноотрицательное срабатывание с РЖ подвергает пациента большему риску, чем ложноположительный результат, который повлечет за собой выполнение диагностической гастроскопии.
Результаты. На 1 этапе методом ранговой корреляции из 100 выявлены 14 факторов, имеющие наибольшую прогностическую значимость (P<0,001). Путем расчета коэффициентов множественной регрессии составлена многофакторная модель, включающая 14 взаимосвязанных предиктора рака желудка. Уровень значимости сразу всех признаков значительно увеличился и составил p <0,0001 (по сравнению с вероятностью ошибки корреляции однофакторного анализа p<0,05). Площадь под ROC кривой составила 0,955, что характеризует высокое качество прогноза. Стандартная ошибка составила 0,0194. Доверительный интервал от 0,895 до 0,986. Чувствительность (Se) 93,5%, специфичность (Sp) 87,2%
Заключение. Полученные результаты по формированию групп риска РЖ позволят разработать автоматизированное анкетирование для оптимизации диагностики РЖ на этапе первичного звена. Созданная математическая формула позволит научно- обоснованно формировать группы риска для проведения регулярных профилактических мероприятий с определенными обследованиями. Внедрение анкетного скрининга через интернет или компьютеры ЛПУ без непосредственного участия врачей повысит онкологическую настороженность, увеличит охват населения профилактическими мероприятиями, освободит врачам время на прием первичных больных.
Материалы Первого Международного Форума онкологии и радиологии. Москва, 23-27 сентября 2019 г. 187
