Способ прогнозирования злокачественных новообразований женской половой сферы

Полный текст

Злокачественные новообразования (ЗН) женской половой сферы (ЖПС) занимают второе место (19,1%) в структуре онкологической заболеваемости после рака молочной железы (20,9%). Смертность в Ярославской области (ЯО) за 2018 г. (на 100 000 населения) при раке шейки матки составила – 4%, при раке тела матки – 5,3%, при раке яичников – 7,5% [1]. Причинами высокого уровня смертности являются позднее выявление заболеваний, к которому приводят длительное бессимптомное течение и трудности выявления ЗН в доклинический период, поздняя обращаемость за помощью, отсутствие организации массового скрининга рака тела матки и рака яичников, низкая онкологическая настороженность врачей первичного звена и пациенток [2-4].

Золотым стандартом ранней диагностики ЗН является выявление опухолей в доклиническом периоде, за счет формирования диспансерных групп и их ежегодного обследования [4-6]. Однако, в РФ большинство врачей первичного звена не формируют диспансерные группы риска, в т.ч. из-за отсутствия автоматизации процесса анкетно-лабораторного скрининга [7, 8].

В настоящее время в практическом здравоохранении отсутствует организация системы анкетного скрининга по формированию диспансерных групп риска рака тела матки, шейки матки и рака яичников [9, 10]. В анкетном скрининге женщин России не оценены статистически значимые факторы риска ЗН ЖПС с помощью современных математических методов.

Цель – на основе многофакторного статистического анализа результатов анкетного скрининга условно здоровых женщин и женщин со ЗН женской половой сферы выявить статистически значимые предикторы ЗН, позволяющие создать компьютерною программу по формированию групп риска для диспансерного наблюдения без участия врача.

Материалы и методы

Работа выполнена на основе статистической обработки данных с помощью создания многофакторной модели, полученных методом анкетирования 226 женщин, разделенных на 2 группы: имеющие ЗН ЖПС (n=125) и условно здоровые (n=101). Кроме данных анкетирования в работе были использованы материалы из историй болезни пациентов и данные гистологического исследования.

Анализ данных был проведен с помощью программ Statistica 10.0 (Statsoft Inc., США) и MedCalc 12.7.0 (MedCalc Software, Бельгия). Применен многофакторный статистический анализ. Для определения качества прогноза исследуемого явления по предикторам ЗН ЖПС использовался ROC-анализ. Возможность развития ЗН ЖПС по наиболее значимым предикторам проверялась при помощи статистического моделирования. Более подробно методика нашего исследования была описана ранее [2, 11].

Результаты и их обсуждение

В результате проведенного анализа было выявлено, что в блоке вопросов, касающихся индивидуальных характеристик пациенток, возраст является статистически значимым фактором риска (p<0,0001). В блоке вопросов по поводу половой функции и способам предохранения от беременности наиболее важными факторами риска оказались: поздний возраст начала половой жизни – после 22 лет (p=0,0002), установка внутриматочной спирали (ВМС) в течение жизни (p=0,0164), а также наличие абортов (Аб) в анамнезе (p<0,0001).

Среди клинических проявлений болезни значимыми предикторами ЗН оказались: кровотечения из половых путей (КПП) (p<0,0001) и резкое снижение массы тела (СМТ) (p<0,0001) до постановки диагноза. Вопросы, касающиеся образа жизни и характера труда, выявили, что пациентки со ЗН ЖПС чаще имели работу, связанную с тяжелым физическим трудом (ТФТ) (p=0,0023), а также чаще проживали длительное время в военных городках войск противовоздушной обороны (ПВО) (p=0,0086). Активный образ жизни (АОЖ) чаще вели условно здоровые женщины (p=0,0576), а стрессы, психологические перегрузки (СПП) превалировали в группе со ЗН ЖПС (p=0,0001).

Анализ блока вопросов о наличии генитальных и экстрагенитальных заболеваний у женщин выявил наиболее частое преобладание нарушений менструального цикла (НМЦ) (p=0,0011), миомы матки (ММ) (p=0,0231), сахарного диабета (СД) (p=0,0003), а также сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) (p<0,0001) в группе женщин со ЗН ЖПС. Кроме того, у женщин с ЗН ЖПС были проблемы с зачатием ребенка (ПЗР) (p=0,0057), в родах у них чаще развивались травмы шейки матки в виде разрывов (РзШМ) (p=0,0006).

Блок вопросов, касающихся наследственности, выявил большую частоту рака молочной железы у родственников (РМЖ у Р) (p=0,0007) и рака другой локализации у родственников (ДР у Р) (p=0,0135) в группе больных ЗН ЖПС.

Следует отметить, что вопросы, посвященные диагностике и осведомленности женщин о профилактике и диагностике ЗН ЖПС, их онкологической настороженности, позволили продемонстрировать наличие тактических ошибок врачей: 85% женщин со ЗН, не знали о методах их профилактики и ранней диагностики, в то время как в группе здоровых 65% женщин владели данной информацией (p<0,0001). На вопрос: «Eсть ли у вас дома интернет и могли бы вы сами зайти на сайт нашей больницы, чтобы ответить на вопросы анкет?», – 67% женщин ответили отрицательно. Полагаем, что этот результат диктует необходимость организации в женских консультациях компьютерных мест для анкетирования женщин в электронной сети лечебно-профилактического учреждения.

В итоге, на основе применения многофакторного статистического ROC-анализа 82 вопросов и ответов анкетируемых женщин, нами выявлены 18 статистически значимых предикторов ЗН ЖПС, с помощью которых можно формировать группы риска:

1. Возраст (В) (p<0,0001);
2. Нарушения менструального цикла (НМЦ) (p=0,0011);
3. Позднее начало половой жизни (ПНПЖ) (p=0,0002);
4. Наличие ВМС в течение жизни (ВМС) (p=0,0164);
5. Активный образ жизни с отрицательным коэффициентом (АОЖ) (p=0,0576);
6. Наличие абортов в анамнезе (Аб) (p<0,0001);
7. Наличие разрывов шейки матки в родах (РзШМ) (p=0,0006);
8. Наличие миомы матки (ММ) (p=0,0231);
9. Работа, связанная с тяжелым физическим трудом (ТФТ) (p=0,0023);
10. Снижение массы тела до постановки диагноза (СМТ) (p<0,0001);
11. Длительное проживание в военных городках, войск ПВО (ПВО) (p=0,0086);
12. Проблемы с зачатием ребенка (ПЗР) (p=0,0057);
13. Стрессы, психологические перегрузки, переживания (СПП) (p=0,0001);
14. Кровотечения из половых путей до постановки диагноза (КПП) (p<0,0001);
15. Наличие сахарного диабета (СД) (p=0,0003);
16. Наличие заболеваний сердечно-сосудистой системы (ССЗ) (p<0,0001);
17. Наличие рака молочной железы у родственников (РМЖ у Р) (p=0,0007);
18. Наличие раков другой локализации у родственников (ДР у Р) (p=0,0135).

Результаты ROC-анализа представлены на рисунке 1. Уровень статистической значимости – p≤0,0001. Площадь под ROC-кривой составила 0,902; стандартная ошибка – 0,0199; процент правильно классифицированных случаев – 72,8% (в 73 случаях у нас будет подтверждение ЗН ЖПС).

Критерием ценности и координаты ROC-кривой являются все значения >0,3267 с чувствительностью 72,8% и специфичностью 95,0% (рис. 2).

 

Рис. 1. Способ прогнозирования злокачественных новообразований женской половой сферы с помощью анкетирования

Примечания: площадь под ROC-кривой составила 0,902; АК – ассоциированный, или прогностический, коэффициент

 

Рис. 2. Ассоциированный коэффициент (АК)

Примечания: критерием ценности и координаты ROC-кривой являются все значения выше >0,3267 с чувствительностью 72,8% и специфичностью 95,0%

 

Эти показатели отражают шансы поставить правильный диагноз заболевания у больных и здоровых людей. Чувствительность определяется как доля пациентов, действительно имеющих заболевание среди тех, у кого тест был положительным. Специфичность определяется как доля людей, не имеющих заболевания среди всех, у кого тест оказался отрицательным. Корреляции развития ЗН ЖПС с выявленными статистически значимыми факторами риска представлены в таблице 1.

 

Таблица 1 Корреляция развития ЗН женской половой сферы  с выявленными статистически значимыми факторами риска

Связанные признаки	Коэффициент  корреляции (R)	p
ЗН ЖПС – наличие абортов в анамнезе	0,2772	p<0,0001
ЗН ЖПС – активный образ жизни	-0,1274	p=0,0576
ЗН ЖПС – ВМС установленная в течение жизни	0,1605	p=0,0164
ЗН ЖПС – проживание в городах ПВО	0,1755	p=0,0086
ЗН ЖПС – возраст	0,6009	p<0,0001
ЗН ЖПС – другие раки у родственников	0,1651	p=0,0135
ЗН ЖПС – кровотечения из половых путей до постановки диагноза	0,3478	p<0,0001
ЗН ЖПС – миома матки	0,1521	p=0,0231
ЗН ЖПС – позднее начало половой жизни	0,2438	p=0,0002
ЗН ЖПС – нарушения менструального цикла	-0,2164	p=0,0011
ЗН ЖПС – проблемы с зачатием ребенка	-0,1876	p=0,0057
ЗН ЖПС – работа, связанная с тяжелым физическим трудом	0,2030	p=0,0023
ЗН ЖПС – разрывы шейки матки в родах	0,2482	p=0,0006
ЗН ЖПС – снижение массы тела до постановки диагноза	0,3805	p<0,0001
ЗН ЖПС – рак молочной железы у родственников	0,2246	p=0,0007
ЗН ЖПС – сахарный диабет	0,2376	p=0,0003
ЗН ЖПС – сердечно-сосудистые заболевания	0,4514	p<0,0001
ЗН ЖПС – стрессы, переживания, перегрузки	0,2677	p=0,0001

 

Логистическая регрессия развития ЗН ЖПС с выявленными статистически знаичмыми факторами риска представлена в таблице 2.

 

Таблица 2 Логистическая регрессия развития злокачественных новообразований  женской половой сферы с выявленными статистически значимыми факторами риска

Факторы риска	Коэффициент	Станд. ошибка	p
ЗН ЖПС – наличие абортов в анамнезе	0,04823	0,5660	0,9321
ЗН ЖПС – активный образ жизни	-1,0828	0,6831	0,1129
ЗН ЖПС – ВМС установленная в течение жизни	-0,1923	0,5906	0,7447
ЗН ЖПС – проживание в городах ПВО	18,8194	2331,9512	0,9936
ЗН ЖПС – возраст	0,05850	0,02747	0,0332
ЗН ЖПС – другие раки у родственников	0,2615	0,8336	0,7538
ЗН ЖПС – кровотечения из половых путей до постановки диагноза	1,2056	0,5774	0,0368
ЗН ЖПС – миома матки	-0,3486	0,5670	0,5387
ЗН ЖПС – позднее начало половой жизни	0,1386	0,1532	0,3654
ЗН ЖПС – нарушения менструального цикла	-0,1036	0,6001	0,8629
ЗН ЖПС – проблемы с зачатием ребенка	-2,0947	1,0903	0,0547
ЗН ЖПС – работа, связанная с тяжелым физическим трудом	0,7483	0,6909	0,2788
ЗН ЖПС – разрывы шейки матки в родах	1,7209	0,6463	0,0077
ЗН ЖПС – снижение массы тела до постановки диагноза	1,6171	0,8248	0,0499
ЗН ЖПС – рак молочной железы у родственников	1,2262	0,8590	0,1534
ЗН ЖПС – сахарный диабет	0,8841	1,2704	0,4865
ЗН ЖПС – сердечно-сосудистые заболевания	0,5632	0,6828	0,4095
ЗН ЖПС – стрессы, переживания, перегрузки	0,7538	0,6463	0,2435
Константа	-6,6071

 

На основании математической обработки результатов исследования по методике Р. Фишера получены информативные признаки и сформирован способ прогноза ЗН женской половой, который заключается в определении прогностического коэффициента (ПК или АК) по разработанной нами формуле:

 

ПК = -6,6071 + (0,04823*Аб) + (-1,0828*АОЖ) +  + (-0,1923*ВМС) + (18,8194*ПВО) + (0,0585*В) +  + (0,2615*ДРуР) + (1,2056*КПП) + (-0,3486*ММ) +  + (0,1386*НПЖ) + (-0,1036*НМЦ) + (-2,0947*ПЗР) + + (0,7483*ТФТ) + (1,7209*РзШМ) + (1,6171*СМТ) + + (1,2262*РМЖуР) + (0,8841*СД) + (0,5632*ССЗ) + + (0,7538*СПП)

 

Если значение ПК <0,3267, то прогнозируется низкий риск, а если 0,3267 и более – высокий риск развития ЗН ЖПС [11].

Заключение

Таким образом, многофакторный статистический ROC-анализ 82 вопросов и ответов анкетируемых женщин (n=226) позволил выявить 18 статистически значимых предикторов злокачественных новообразований женской половой сферы, с помощью которых можно обоснованно формировать группы риска для проведения регулярных профилактических мероприятий с определенными обследованиями.

Выведена формула по подсчету прогностического (ассоциированного) коэффициента с чувствительностью 72,8% и специфичностью 95,0%.

Кроме того, полученные результаты были использованы для создания компьютерной программы и разработки автоматизированной системы тестирования на интернет сайтах больниц и поликлиник. Внедрение анкетного скрининга через интернет с последующей компьютерной обработкой результатов без непосредственного участия врачей позволит увеличить охват женского населения РФ профилактическим мероприятиями ЗН женской половой сферы; данная программа может освободить врачам время на прием первичных больных, а также повысить онкологическую настороженность у женского населения РФ.

Об авторах

Виктор Николаевич Малашенко

ФГБОУ ВО Ярославский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: vestnik@rzgmu.ru
SPIN-код: 4229-9481

д.м.н., профессор, заведующий кафедрой онкологии с гематологией

Россия, Ярославль

Алексей Михайлович Ершов

ФГБОУ ВО Ярославский государственный медицинский университет Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: alesha95951@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4166-479X
SPIN-код: 1988-0031

врач-ординатор

Россия, Ярославль

Юлия Владимировна Ершова

ФГБОУ ВО Ярославский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: vestnik@rzgmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4328-9150
SPIN-код: 9484-9860

к.м.н., доцент кафедры акушерства и гинекологии

Россия, Ярославль

Список литературы

Дополнительные файлы