Прогнозирование отдаленных результатов гастрэктомий при раке желудка

Цель: установить прогностические факторы, влияющие на отдаленные результаты
 хирургического лечения больных раком желудка (РЖ), используя
 методы математического моделирования. Объект и методы: изучены прогностические
 факторы отдаленных результатов гастрэктомий, выполненных&...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Онкологія
Date:2014
Main Authors: Думанский, Ю.В., Заика, А.Н., Лях, Ю.Е., Гурьянов, В.Г.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут експериментальної патології, онкології і радіобіології ім. Р.Є. Кавецького НАН України 2014
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/137637
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Прогнозирование отдаленных результатов гастрэктомий при раке желудка / Ю.В. Думанский, А.Н. Заика, Ю.Е. Лях, В.Г. Гурьянов // Онкологія. — 2014. — Т. 16, № 2. — С. 113-117. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Цель: установить прогностические факторы, влияющие на отдаленные результаты
 хирургического лечения больных раком желудка (РЖ), используя
 методы математического моделирования. Объект и методы: изучены прогностические
 факторы отдаленных результатов гастрэктомий, выполненных
 у 1435 больных РЖ в Донецком областном противоопухолевом центре
 за 20-летний период. Для выделения факторных признаков, определяющих
 отдаленные результаты, и оценки степени их влияния на выживаемость пациентов
 использован метод построения и анализа нейросетевых математических
 моделей. Анализ проводили на отдаленных результатах лечения
 1000 отслеженных пациентов. В качестве факторных признаков на первом
 этапе анализа рассматривали 125 показателей, на которых была построена
 и обучена линейная нейросетевая модель. После оптимизации порога «принятия/отвержения»
 чувствительность модели, построенной на полном наборе
 факторных признаков, на обучающем множестве составила 69,0% (95%
 доверительный интервал (ДИ) 65,0–72,7%), специфичность — 68,9% (95%
 ДИ 63,5–74,2%). На подтверждающем множестве чувствительность модели
 — 61,2% (95% ДИ 49,1–72,6%), специфичность — 60,6% (95% ДИ 43,0–
 76,9%). Выводы: по данным проведенного анализа установлено, что на отдаленные
 результаты хирургического лечения больных РЖ влияют следующие
 факторы: возраст больного, категории Т, N и наличие послеоперационных
 осложнений. С возрастом риск смерти статистически значимо (p < 0,001)
 повышается (отношение шансов (ОШ) = 1,02 (95% ДИ 1,01–1,03) на каждый
 год). Выявлено также статистически значимое (p = 0,028) повышение
 риска смерти для мужчин (ОШ = 1,18; 95% ДИ 1,02–1,37). Objective: to set predictive factors affecting
 the remote results of surgical treatment of patients with
 gastric cancer (GC) using methods of mathematical
 modeling. Object and methods: we studied prognostic
 factors remote results gastrectomies made in 1435 patient
 with GC in the Donetsk regional antitumor center
 for the 20-year period. To highlight factors of determinants
 of remote results, and assess the degree of their influence
 on the survival of patients method for the construction
 and analysis of mathematical models of neural
 network was used. Analysis was performed on the remote
 results of treatment 1000 tracked patients. As of factor
 signs at the first stage of the analysis 125 indicators were
 considered on which was built and trained linear neural
 network model. After optimization threshold of «acceptance
 /rejection» sensitivity of the model, built on the
 complete set of factor signs, at a training set was 69.0%
 (95% CI 65.0–72.7%), specificity — 68.9% (95%
 CI 63.5–74.2%). On confirming set the sensitivity of the model — 61.2% (95% CI 49.1–72.6%), specificity
 — 60.6% (95% CI 43.0–76.9%). Conclusions:
 the results of analysis established that the remote results
 of surgical treatment of patients with GC were
 influenced by the following factors: the age of the patient,
 category T, N, and the presence of postoperative
 complications. With age, the risk of death statistically
 significantly (p < 0.001) increased, HR = 1.02 (95%
 CI 1.01–1.03) for each year. There was also a statistically
 significant (p = 0,028) increased risk of death
 for men, HR = 1.18 (95% CI 1.02–1.37).