Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1174324), страница 21

Файл №1174324 Диссертация (Прогностическая модель для оценки риска развития миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения) 21 страницаДиссертация (1174324) страница 212020-05-24СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 21)

Это позволит оценить прогностическую ценность определенияразличных генетических факторов и выделить из них ассоциированные с развитиемтех или иных токсических побочных реакций химиотерапии для того, чтобывключить их в прогностические модели следующего поколения.1213.6. Регрессионная функция для прогнозатоксической лейкопенииПолученная при анализе данных ретроспективной выборки регрессионнаяфункция для токсической лейкопении была построена на основе 13 независимыхпеременных. Список использованных предикторов и p-уровни значимости для всехпеременных, вошедших в регрессионное уравнение, приведены в Таблица 33.Обращает на себя внимание меньшее количество предикторов – 13,требующихсядляпрогнозатоксическойлейкопении,посравнениюсрегрессионной функцией токсической нейтропении, использовавшей 19 входныхпеременных.

В этом аспекте полученная регрессионная функция общейлейкопении ближе к уравнениям токсической анемии и тромбоцитопении,включающим в себя по 10 предикторов.Таблица 33. Итоговый список независимые переменных, включенных в регрессионнуюфункцию для прогноза токсической лейкопении.Номер попорядкуНаименование независимой переменной1Номер курса (натуральное число)2Значениекоэффициентаp-уровеньзначимости-0,091< 0,001Нейтрофилы относительное количество (%)0,029< 0,0013Лимфоциты абсолютное количество (10^9/л)-0,963< 0,0014Гематокрит (%)-0,054< 0,0015Средний объем эритроцита (фл)0,028< 0,0016Лейкопения в анамнезе (бинарный признак)0,6670,0297Нейтропения в анамнезе (бинарный признак)0,7510,0028Оксалиплатин (мг/м^2)-0,011< 0,0019Доцетаксел (мг/м^2)0,011< 0,00110Эпирубицин (мг/м^2)0,025< 0,00111Этопозид (мг/м^2)0,017< 0,00112Ифосфамид (мг/м^2)0,001< 0,00113Циклофосфамид (мг/м^2)0,0020,014-3,876< 0,001-Константа122При формировании списка независимых переменных (Таблица 33), помимоуже описанной замены концентрации гемоглобина на показатель гематокрита, былдобавлен индекс среднего объема эритроцита (MCV), что позволило несколькоулучшить прогностические характеристики функции.

Корреляции с уровнемгемоглобина или гематокритом у MCV нет – так для пары с гематокритом ρСпирмена = 0,044 (p<0,001); тау-b Кендалла = 0,031 (p<0,001).Также положительный эффект прогностических характеристик дала заменаколичества лейкоцитов на абсолютное количество лимфоцитов, так как оно слабоотрицательно коррелирует с содержанием нейтрофилов в процентах: ρ-Спирмена= -0,286 (p <0,001); тау-b Кендалла = -0,195 (p<0,001).Показатели распределения площадей под ROC-кривыми, полученными встатистических экспериментах с обоими способами выделения обучающей частииз ретроспективной выборки приведены в Таблица 34Таблица 31.Таблица 34.

Распределение показателя площади под ROC-кривой для регрессионнойфункции прогноза общей лейкопении, полученных при разных способах случайногоформирования обучающей части ретроспективной выборки исследования (2011-2014 гг.).Характеристика распределения показателяAUROC полученных регрессионных функцийНесколько курсов наодного пациентаСтрого один курс накаждого пациента100100Наименьшее значение0,8180,784Наибольшее значение0,8260,8220,823[0,823; 0,823]0,823[0,823; 0,824]<0,000010,807[0,806; 0,809]0,809[0,806; 0,810]0,000060,001470,18%0,00015D=0,1677Отклонитьнормальность(p<0,001)0,007790,97%0,00078D=0,0913Отклонитьнормальность(p=0,039)Количество экспериментовСреднее арифметическое95% ДИ для арифметического среднегоМедиана95% ДИ для медианыДисперсияСреднеквадратическое отклонениеОтносительное среднеквадратическое отклонениеСтандартная ошибка среднегоКритерий Колмогорова-Смирновадля проверки на нормальность распределенияпоказателей AUROC внутри выборкизначение U-критерия Манна-Уитни для сравнениявыборок между собой по уровню показателяAUROCуровень статистической значимости(двухсторонний) для сравнения выборок поуровню показателя AUROCU=59,5p<0,001123Подход «несколько курсов на одного пациента» снова продемонстрироваллучшие результаты: разница медиан составила 0,014; критерий Манна-УитниU=59,5, p<0,001.На Рисунок 10 представлены диаграммы размаха показателя площади подROC-кривойвзависимостиотспособаретроспективной выборки исследования.выделенияобучающейчастиСледует отметить крайне узкоераспределение показателя AUROC при формировании обучающих выборок сподходом «несколько курсов на одного пациента», так при округлении до 3 знаковпосле запятой значение среднего арифметического (0,823) совпадает с границамиего доверительного интервала [0,823; 0,823], а также совпадает со значениеммедианы (0,823) и ее доверительного интервала [0,823; 0,823].Рисунок 10.

Диаграммы размаха показателя площади под ROC-кривой (AUROC) длярегрессионной функции прогноза общей лейкопении, полученные при разных способахслучайного формирования обучающей части ретроспективной выборки исследования(2011-2014 гг.). Расходящимися клиньями показаны доверительные интервалы медианы.124В то же время несколько более широкое распределение AUROC приформировании обучающей выборки со «строго одним курсом на каждогопациента», практически соответствует нормальному (критерий КолмогороваСмирнова D=0,0913; p=0,039) со средним значением 0,809 и среднеквадратическимотклонением 0,00779.Для проведения дальнейших оценок из всех результатов статистическихэкспериментов с разбиением ретроспективной выборки на части была выбранарегрессионная функция с площадью под ROC-кривой равной 0,823 единицы(p<0,001),соответствующеймедианеполученныхзначенийAUROC;ее 95%-доверительный интервал: [0,802; 0,843], что подтверждает хорошеекачество полученной регрессионной функции.Полученная регрессионная функция для прогноза токсической лейкопениииз13предикторовпоказалахорошиехарактеристикклассификации,представленные в Таблица 35: чувствительность – 80,9% ДИ[76,1%; 84,9%],специфичность – 70,0% ДИ[69,8%; 70,1%], устойчивые в контрольной выборке снекоторым снижением: Se=77,4% ДИ[68,6%; 84,4%]; Sp=67,9% ДИ[67,6%; 68,0%].Результаты получены при разделяющем (пороговом) значении регрессионнойфункции, равном 0,025, которое выбрано согласно методу, приведенному в главе2.4.Таблица 35.

Характеристики регрессионной функции для прогноза токсическойлейкопении на ретроспективной выборке исследования (2011-2014 гг.). Показателикачества классификации приведены с 95% доверительным интервалом.Фактическое наличие тяжелогомиелотоксического осложнения послекурса ХТТоксичности не было = 0Токсичность была = 1Общий процент верных отнесений понабору данныхПредсказанная токсичностьОбучающий наборКонтрольный наборданныхданных% верныхотнесений17001300570,0 %3016142867,9 %6125880,9 %268977,4 %70,3 %ДИ[70,0%; 70,6%]0% верныхотнесений0168,1 %ДИ[67,7%; 68,5%]125Распространенность (P)3,1%ДИ[2,8%; 3,4%]2,5%ДИ[2,1%; 3,0%]Чувствительность (Se)80,9 %ДИ[76,1%; 84,9%]77,4 %ДИ[68,6%; 84,4%]Специфичность (Sp)70,0 %ДИ[69,8%; 70,1%]67,9 %ДИ[67,6%; 68,0%]Прогностическая ценность положительногорезультата (ПЦПР)3,1%ДИ[2,8%; 3,4%]5,9%ДИ[5,2%; 6,4%]Прогностическая ценность отрицательногорезультата (ПЦОР)99,1%ДИ[98,9%; 99,3%].99,1%ДИ[98,8%; 99,4%].ПЦПР, скорректированная нараспространенность 10%23,0%ДИ[21,6%; 24,5%]21,1%ДИ[19,1%; 23,2%]ПЦОР, скорректированная нараспространенность 10%97,1%ДИ[96,6%; 97,4%].96,4%ДИ[95,7%; 97,0%].ПЦПР, скорректированная нараспространенность 50%72,9%ДИ[71,4%; 74,4%]70.7%ДИ[68,3%; 72,4%]ПЦОР, скорректированная нараспространенность 50%78,5%ДИ[77,6%; 79,5%]75,0%ДИ[68,3%; 72,9%]1263.7.

Реализация прогностической модели в АРМ врачаонкологаРазработанные регрессионные функции были объединены в общуюпрогностическую модель, которая была алгоритмизирована и реализована спомощью процедурного расширения PL/SQL в системе управления базами данных(СУБД) Oracle 11g, а позже встроена в автоматизированное рабочее место (АРМ)врача онколога-химиотерапевта в рамках медицинской информационной системы«Асклепиус».Модель использует для своей работы общий набор данных, включающий всебя 30 предикторов.

Во все четыре регрессионные функции вошли только двапредиктора: курсовая доза химиопрепарата этопозид и порядковый номер курсалечения. Сразу в трех регрессионных функциях использовались уровеньгематокрита(входеобученияалгоритмовзаменившийконцентрациюгемоглобина), количество лейкоцитов и лимфоцитов. Еще 10 входных переменныхиспользовались одновременно в двух регрессионных функциях. Полный списокуровней значимости и предикторов, включенных в каждую из полученных в ходеисследования регрессионных функций в составе прогностической модели,представлен в Таблица 36 ниже.Все данные, используемые в модели, можно разделить на две группы, взависимости от источников их происхождения.Первую группу составляют клинические и лабораторные показатели, ужесуществующие в системе на момент начала планирования очередного курсахимиотерапии: пол, возраст, стадия заболевания, анамнез пациента и результатылабораторныхтестовпрогностической– для подобныхмоделибыливходныхреализованыпеременныхспециальныев рамкахфункциидляавтоматического получения актуальных результатов из базы данных медицинскойинформационной системы, чтобы избежать их повторного ввода (и ошибок при егоосуществлении) онкологом-химиотерапевтом.127Таблица 36.

Итоговый список независимые переменных и p-уровней значимости ихвключения в четыре регрессионные функции, образующие прогностическую модельразвития тяжелой миелотоксичности.Независимые переменные(предикторы)АнемияТромбоцитопенияНейтропенияЛейкопенияКлинические и лабораторные показатели, использованные в модели:Номер курса< 0,001Возраст< 0,0010,0150,004< 0,001ТромбоцитыЛейкоциты< 0,001< 0,001< 0,001Нейтрофилы, доля в %Лимфоциты< 0,001< 0,0010,001ЭритроцитыГематокрит< 0,0010,009ПолСтадия< 0,001< 0,001< 0,001< 0,001< 0,001< 0,001< 0,0010,010Средний объем эритроцита< 0,001< 0,001Нейтропения в анамнезе< 0,0010,029Лейкопения в анамнезе< 0,0010,002Химио-лучевое лечение< 0,001Курсовые дозы химиотерапевтических препаратов, использованные в модели:Этопозид< 0,001Оксалиплатин0,002Карбоплатин< 0,001< 0,001< 0,001< 0,001< 0,001Цисплатин< 0,001Доцетаксел< 0,001Паклитаксел0,002Митомицин< 0,001< 0,001< 0,0010,005Фторурацил< 0,001Циклофосфамид0,014Капецитабин< 0,001Ифосфамид< 0,001Иринотекан0,025Блеомицин0,035Доксорубицин0,001Всего предикторов врегрессионной функции< 0,001< 0,001ЭпирубицинБевацизумаб< 0,00110101913128Вторую группу составляют данные, которые врач онколог-химиотерапевтвводит в интерфейс информационной системы непосредственно в моментпланирования очередного курса химиотерапии – это значения запланированныхкурсовых доз химиотерапевтических препаратов, представленных в Таблица 36выше, нормированные на текущее значение площади поверхности тела пациента.Порядок планирования и назначение лечения в отделении химиотерапииГБУЗ «МГОБ №62 ДЗМ» выглядит следующим образом: после осмотра больного,поступившего для очередного курса лечения, и получения результатовлабораторных исследований врач-онколог переходит к составлению планапроведения химиотерапии.

Характеристики

Список файлов диссертации

Прогностическая модель для оценки риска развития миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения
Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6358
Авторов
на СтудИзбе
311
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее