Пример оценки индекса риска рецидивирования рака яичников при помощи компьютерной программы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье приведено клиническое наблюдение определения риска рецидивирования у пациентки с раком яичников IIIA стадии по FIGO после завершения первой линии комбинированной терапии с использованием разработанной нами компьютерной программы.

Была произведена оценка доклинической манифестации рецидива рака яичников путем вычисления индекса ИРРРЯ (индивидуальный риск рецидива рака яичников). В качестве исходных параметров в программу вводятся такие показатели, как стадия заболевания по FIGO (International Federation of Obstetrics and Gynecology), степень дифференцировки опухоли (Grade), гистотип, наличие или отсутствие остаточной опухоли при УЗИ после завершения лечения, значение уровня онкомаркера СА-125 до начала лечения, значение уровня онкомаркера НЕ-4 после окончания лечения. Программа рассчитывает индивидуальный риск рецидивирования в 3 промежутках значений: низкий (0 – 0,39), умеренный (0,40 – 0,85) и высокий (0,86 – 1,0).

Заключение. Компьютерная программа для оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников является простой в использовании и с высокой точностью прогнозирует вероятность рецидивирования.

Об авторах

Ильгиз Габдуллович Гатауллин

Казанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России

Email: ilgizg@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-5115-6388

д-р мед. наук, профессор кафедры онкологии, радиологии и паллиативной медицины

Россия, Казань

Айгуль Рафисовна Савинова

Республиканский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Татарстан

Автор, ответственный за переписку.
Email: aigulkazan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7048-4125

врач-онколог онкологического отделения №10

Россия, Казань

Список литературы

  1. Liest AL, Omran AS, Mikiver R, et al. RMI and ROMA are equally effective in discriminating between benign and malignant gynecological tumors: A prospective population-based study. Acta Obstetricia et Gynecologica Scandinavica. 2019;1(98):24–33. doi: 10.1111/aogs.13462
  2. Ionescu CA, Matei A, Navolan D, et al. Correlation of ultrasound features and the Risk of Ovarian Malignancy Algorithm score for different histopathological subtypes of benign adnexal masses. Medicine (Baltimore). 2018;97(31):e11762. doi: 10.1097/MD.0000000000011762
  3. Salim E, Zubairi AM, Danish SH, Ali U. Diagnostic Accuracy of Risk of Ovarian Malignancy Algorithm (ROMA) in Post-Menopausal Patients with Ovarian Mass. J Coll Physicians Surg Pak. 2018;28(6):440–444. doi: 10.29271/jcpsp.2018.06.44
  4. Calester B, Van Hoorde K, Froyman W, et al. Practical guidance for applying the ADNEX model from the IOTA group to discriminate between different subtypes of adnexal tumors. Facts Views Vis Obgyn. 2015;7(1):32–41. PMID: 25897370
  5. Schneider S, Armbrust R, Spies C, et al. Prehabilitation programs and ERAS protocols in gynecological oncology: a comprehensive review. Arch Gynecol Obstet. 2020;301(2):315–326. doi: 10.1007/s00404-019-05321-7
  6. Devlin MJ, Ledermann JA, Lockley M, et al. 975P Clear cell ovarian cancer (CCOC): Predicting risk of relapse (ROR). Annals of Oncology. 2018;29(8)։7–12. doi: 10.1093/annonc/mdy285.182
  7. Narasimhulu DM, Kumar A, Weaver AL, et al. Using an evidence-based triage algorithm to reduce 90-day mortality after primary debulking surgery for advanced epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol. 2019;155(1):58–62. doi: 10.1016/j.ygyno.2019.08.004
  8. Savinova AR, Gataullin IG, Shakirov RR. Method of assessment of the risk of relapse of ovarian cancer. Patent of Russian Federation No. 2251692, published on 10.05.2015, Bulletin No. 13. (In Russ.). [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г., Шакиров Р.Р. Способ оценки риска рецидивирования рака яичников. Патент Российской Федерации № 2251692, опубликованный 10.05.2015, бюллетень № 13].
  9. Savinova AR, Gataullin IG. Relapse of ovarian neoplasm: individual risk assessment algorithm. Science and Innovations in Medicine. 2019;4(3):65–68. (In Russ.). [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г. Алгоритм оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников. Наука и инновации в медицине. 2019;4(3):65–68]. doi: 10.35693/2500-1388-2019-4-3-65-68
  10. Savinova AR, Gataullin IG, Shakirov RR, Yarovaya EYu. Computer program for the realization of the algorithm of risk of relapse of ovarian neoplasm. Certificate of the State Registration of the Computer program № 2017619452 from 24.08.2017;1–12. (In Russ.). [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г., Шакиров Р.Р., Яровая Е.Ю. Программа для реализации алгоритма оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017619452 от 24.08.2017 г.;1–12].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1. Ультразвуковое изображение пациентки с подозрением на рак правого яичника.

Скачать (2MB)
Метаданные
3. Рисунок 2. Расчeт ИРРРЯ у пациентки с раком яичников после завершения первой линии комбинированной терапии.

Скачать (471KB)
Метаданные
4. Рисунок 3 (А–Е). Пошаговый процесс ввода факторов риска в программу для ЭВМ «Алгоритм ИРРРЯ».

Скачать (359KB)
Метаданные

© Гатауллин И.Г., Савинова А.Р., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».