Материалов:
1 082 141

Репозиториев:
30

Авторов:
761 409

МАЛОИНВАЗИВНАЯ ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСКАЗАНИЯ НАЛИЧИЯ РЕГИОНАРНЫХ МЕТАСТАЗОВ РАКА ШЕЙКИ МАТКИ ПО РУТИННЫМ ЛАБОРАТОРНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ КРОВИ

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T14:43:21Z

Аннотация:

Во всем мире растет заболеваемость и смертность от рака шейки матки (РШМ). Основная когорта прироста - женщины репродуктивного возраста. Даже в странах с развитым здравоохранением достаточно часто РШМ выявляется в диссеминированной форме, но на этапе клинического обследования нередко невозможно точно выявить поражение регионарных лимфатических узлов (РЛУ) доступными диагностическими методами. Это ведет за собой ошибки клинического стадирования и, соответственно, ошибки в выборе «необходимого и достаточного» метода специального лечения: определения объема хирургического вмешательства или нехирургического подхода. В статье проанализированы возможности использования эритроцитарных показателей периферической крови, параметров гемостаза как рутинных гематологических маркеров распространенности опухолевого процесса для повышения точности клинического стадирования РШМ. Цель исследования: повышение точности дооперационного стадирования у больных РШМ с использованием рутинных гематологических показателей на основе алгоритмов машинного обучения. Участники. В работу включены данные 535 больных старше 18 лет с гистологически верифицированным РШМ. Разработка прогностической модели проведена на 410 больных, валидация - на 125 больных. Результаты. В ходе исследования была разработана Прогностическая Модель наличия метастазов РШМ в регионарные лимфатические узлы. Точность модели на этапе Валидации составила 90% [ДИ 83%; 94%], специфичность - 89% [ДИ 80%; 94%], чувствительность -90% [ДИ 79%; 96%]. Заключение. Разработана и протестирована Модель, которая с достаточной для клинического использования точностью (более 80%) предсказывает наличие/отсутствие метастазов у больных РШМ.

Тип: Article

Права: open access

Источник: Проблемы стандартизации в здравоохранении


Связанные документы (рекомендация CORE)