CC BY
9
Разработка компьютерной модели анкетного скрининга для выделения групп риска пациентов со злокачественными новообразованиями молочной железы с помощью многофакторной статистической обработки данных
Ключевые слова: рак молочной железы, многофакторный статистический анализ, анкетный скрининг
Keywords: mammary 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
Development of a computerized model of screening to highlight risk groups of patients with malignant breast tumors
Malashenko V.N., Shii^aev N.P.
Yaroslavl State Medical University
5 Revolutionary str., Yaroslavl, Yaroslavl Region, 150000, Russian Federation E-mail: malashenko_1957@mail.ru
Цель. Оценить чувствительности и специфичности диагностики рака молочной железы (РМЖ) при помощи математической модели пациента и апробировать компьютерную программу, позволяющую проводить популя-ционный анкетный скрининг пациентов.
Пациенты и методы. На I этапе разработана анкета, состоящая из 66 вопросов, которые были составлены по блокам из генетических и модифицирующих экзо-эн-догенных факторов риска, учитывающих характер питания, образ жизни, особенности окружающей среды, наличие привычных интоксикаций, стресса и др.
На II этапе проведено анкетирование в двух группах больных открытым и закрытым способами в контрольной выборке. В основную группу вошли пациенты (N=112), с верифицированным диагнозом РМЖ находящихся на лечении в маммологическом отделении ГБУЗ ЯО «Клиническая онкологическая больница». Диагнозы у всех пациенток были установлен на основании данных гистологии и дополнительных методов диагностики. В группу сравнения вошли условно здоровые пациенты (N=78) с выполненной маммографией и не имеющих факторов риска в анамнезе. Расчет статистики важных предикторов проведен с помощью программ Microsoft Office Pro Rus 2016, Statistica 10.0 от 2013 г. и MedCalc 12.7.0. Выявлены 8 самых важных факторов, имеющих наибольшую прогностическую значимость, коррелирующих с РМЖ у пациентов с уровнем значимости р <0,005. Для повышения прогностической точности составлена математическая модель пациента РМЖ. Методом 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.
Для проверки достоверности выведенной модели на контрольной выборке пациенток закрытым методом проанкетировано 39 женщин, обратившихся в женскую консультацию ГБУЗ ЯО «Клиническая онкологическая больница». В анкету входили только 8 ранее выявленных предиктора. Все расчеты проводились как в пер-
вом случае. Результаты анкетирования сравнивались с данными гистологических и других объективных методов исследования.
На III этапе полученные результаты позволили написать компьютерную программу, которую удалось апробировать в тестовом режиме.
Результаты. На II этапе выявлены 8 факторов — возраст наступления менструации, перенесенные аборты, перенесенные заболевания молочной железы, возраст наступления менопаузы, размер молочной железы, заболевания щитовидной железы раннее, частота стрессов, наследственная отягощенность, имеющие индивидуальную прогностическую значимость р <0,005. Путем расчета коэффициентов множественной регрессии составлена уравнение регрессии, включающее 8 взаимосвязанных предиктора РМЖ. Уровень значимости сразу всех признаков значительно увеличился и составил p <0,0001. Площадь под ROC кривой составила 0,941 (p<0,005), что характеризует высокое качество прогноза. Для открытого метода анкетирования чувствительность (Se) составила 77,6%, специфичность (Sp) 71,4%, а после стандартной проверки достоверности модели на контрольной совокупности закрытым методом анкетировании чувствительность (Se) составила 83,1%, специфичность (Sp) 95,4%.
Получено положительное решение о выдаче патента на изобретение № 2016117882/14 (028036) — способ прогнозирования РМЖ.
Заключение. Математическая регрессионная модель РМЖ имеет большую прогностическую значимость (p <0,0001) по сравнению с отдельными переменными (p<0,005). Закрытый метод анкетирования подтвердил эффективность прогноза уравнения регрессии, на основании которого создана компьютерная программа, позволяющая проводить популяционный скрининг в ЛПУ, ФАП, дистанционно через интернет. Это позволит формировать группы риска, повышать онкологическую настороженность, исключает фактор человеческой ошибки и позволит увеличить охват населения профилактическими мероприятиями.
Материалы Первого Международного Форума онкологии и радиологии. Москва, 23-27 сентября 2019 г. 185
