ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЯЖЕЛЫХ МИЕЛОТОКСИЧЕСКИХ ОСЛОЖНЕНИЙ ХИМИОТЕРАПЕВТИЧЕСКОГО ЛЕЧЕНИЯ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ НА ОСНОВЕ КЛИНИЧЕСКИХ И ЛАБОРАТОРНЫХ ДАННЫХ

Аннотация:

Данная работа посвящена разработке прогностических моделей развития тяжелых миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения онкологических заболеваний. Модели разрабатывались с помощью статистического моделирования на основе ретроспективного массива данных, накопленных в базе данных госпитальной автоматизированной информационной системы «Эскулап», развернутой в Московской городской онкологической больнице № 62. В исследование включались пациенты, получавшие курсы химиотерапевтического лечения злокачественных новообразований с точно установленными локализациями за исключением гемобластозов, первичномножественных и опухолей in situ. В итоговую выборку данных было включено 14844 курсов химиотерапии, проведенных 3078 пациентам с января 2011 по февраль 2014 года. В обучающую выборку вошли 70% курсов, 30% составили контрольную выборку, использовавшуюся только для контроля качества моделей. Степени выраженности миелотоксичности оценивалась по результатам клинического анализа крови, проведенного после прохождения очередного курса химиотерапии. Результаты интерпретировались по шкале National Cancer Institute Common Toxicity Criteria. Тяжелыми считались осложнения 3 и 4 степеней выраженности. В качестве предикторов в моделях были использованы данные, доступные врачу-онкологу на момент планирования очередного курса химиотерапии: информация о стадии заболевания и предшествующих курсах лечения, запланированные дозы противоопухолевых препаратов, результаты клинического анализа крови на гематологическом анализаторе. С помощью бинарной логистической регрессии были получены хорошие по качеству модели для постцитостатической анемии (чувствительность 90%, специфичность 80%), тромбоцитопении (чувствительность 90%, специфичность 71%) и общей лейкопении (чувствительность 81%, специфичность 70%) и удовлетворительная модель нейтропении (чувствительность 70%, специфичность 60%). Все модели подтвердили свою устойчивость на контрольной выборке.

Авторы:

Издание: Вестник новых медицинских технологий
Год издания: 2016
Объем: 9с.
Дополнительная информация: 2016.-N 3.-С.67-75. Библ. 12 назв.
Просмотров: 25