Разработка компьютерной модели анкетного скрининга для выделения групп риска пациентов со злокачественными новообразованиями молочной железы Текст научной статьи по специальности «Клиническая медицина»

ШЪ Разработка компьютерной модели анкетного скрининга для выделения групп риска пациентов со злокачественными новообразованиями молочной железы

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, Российская Федерация, 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. Создание математической модели пациента с раком молочной железы (РМЖ) с оценкой чувствительности и специфичности ее прогностической возможности и написание компьютерной программы, позволяющей проводить популяционный анкетный скрининг пациентов в любых ЛПУ.

Пациенты и методы. На I этапе разработана анкет состояла из 66 вопросов, которые были составлены по блокам из генетических и модифицирующих экзо-эндоген-ных 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 контрольное исследование закрытым способами. 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 верифицированы 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 пре-

диктора. Все расчеты проводились как в первом 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. 227