Assessing the risk of ovarian cancer relapse with special software: a clinical case

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents a clinical observation of a patient with ovarian cancer, stage IIIA according to FIGO (International Federation of Obstetrics and Gynecology), after completing the first-line combination therapy for whom we determined the risk of recurrence using a special software.

The early prediction of the ovarian cancer relapse was based on calculated ARRNO index (Assessment of Risk of Relapse of Neoplasm of Ovary). As initial data the following characteristics were inserted into the program: disease stage according to FIGO, tumor differentiation stage (Grade), hystotype, state of residual tissue on ultrasound examination after the treatment, levels of СА-125 before the treatment, levels of НЕ-4 after the treatment. The ARRNO software calculated the individual risk of relapse in 3 limits: low (0 - 0,39), moderate (0,40 - 0,85) and high (0,86 - 1,0).

Conclusion. The special software for assessing the risk of relapse of ovarian neoplasm proved to be simple to operate and allowed to predict the relapse with high probability.

About the authors

Ilgiz G. Gataullin

Kazan State Medical Academy

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

PhD, Professor of the Department of Oncology, radiology and palliative care

Russian Federation, Kazan

Aigul R. Savinova

Tatarstan Regional Clinical Cancer Center

Author for correspondence.
Email: aigulkazan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7048-4125

oncologist of the Department of Oncology №10

Russian Federation, Kazan

References

  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].

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. An ultrasound image of a patient with suspected cancer of the right ovary.

Download (2MB)
Indexing metadata
3. Figure 2. Calculation of the ARRNO index in a patient with ovarian cancer after completion of the first-line combination therapy.

Download (471KB)
Indexing metadata
4. Figure 3 (A–F). Step-by-step process of entering risk factors data into the ARRNO software.

Download (359KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Gataullin I.G., Savinova A.R.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».