Диссертация (1174324), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Документ составляется с помощью мастера из АРМаврача-химиотерапевта в МИС МО «Асклепиус»: сначала описываются текущеесостояние пациента, значения его роста и веса (с расчетом площади поверхноститела и индекса массы), его жалобы и результаты осмотра, далее указываетсяосновной диагноз, по поводу которого будет проводиться лечение.Внутри уточненного клинического диагноза к этому моменту уже будетприведена информация о стадировании ЗНО по TNM [18], указана гистологическаяклассификация опухоли по МКБ-О [56], опционально могут быть упомянутывыявленные ранее молекулярно-биологические особенности клеток опухоли,например: HER2-статус, наличие и степень экспрессии рецепторов эстрогенов,наличие активирующих мутаций в гене EGFR и т.п.Послеэтогоонколог-химиотерапевтпереходиткформированиюмедикаментозных назначений текущего курса химиотерапии.
В любой моментсоставления листа назначений врач-онколог может запросить оценку токсичностипо текущему списку препаратов (Рисунок 11, на заднем плане). По нажатию кнопки«Оценка токсичности» запускаются функции получения данных, которыесобирают всю информацию, введенную в план химиотерапии к текущему моментуи загружают из различных модулей МИС МО «Асклепиус» клинические илабораторные показатели, в том числе результаты наиболее актуальногогематологического исследования пациента.129Если значения некоторых необходимых для расчета модели показателейгематологического исследования (общеклинического анализа крови) за последнююнеделю не удалось загрузить из СУБД, то пользователю выдается сообщение оневозможности расчета риска миелотоксических осложнений из-за нехваткиданных, с рекомендацией провести назначение лабораторного исследования доначала курса химиотерапии.Рисунок 11.
АРМ врача-онколога. Формирование назначений в планехимиотерапевтического лечения (на заднем плане). Открыто окно с отчетом о результатахоценки риска тяжелой миелотоксичности (на переднем плане). Персональные данныепациента скрыты.Отчет о результатах работы прогностической модели предоставляетсяпользователю в отдельном окне (Рисунок 11, на переднем плане).
В немпользователю предоставляется краткое заключение о наличии или отсутствии130риска миелотоксических осложнений, а также отдельные секции по каждому из«сработавших» решающих правил. Внутри такой секции представлены какхарактеристикисамойспецифичность),такрегрессионнойисписокфункциифакторов,(чувствительностьповлиявшихнаирезультатпрогнозирования миелотоксичности.Подробный отчет важен для предотвращения эффекта «черного ящика» привзаимодействии врача-онколога с прогностическим модулем: пользовательполучает как сами результаты прогноза, так и протокол со списком значенийпредикторов, использованных в оценке, например, показателей с намеченнымидозами химиопрепаратов.Кроме режима подбора оптимальной терапии, описанного выше, системаподдерживает фоновый скрининг медикаментозных назначений.
В таком режимепрогностическая модель запускается в момент подтверждения онкологомхимиотерапевтом всего списка медикаментозных назначений: активируютсяфункции загрузки из СУБД значений клинических и лабораторных данных, покоторымвфоновомрежимепроизводитсяоценкарискаразвитиямиелотоксических осложнений. Отчет о результатах работы прогностическоймодели (Рисунок 11, на переднем плане) предоставляется пользователю только приналичии риска миелотоксичности.После такого сообщения врач онколог-химиотерапевт может продолжитьработу в режиме формирования медикаментозных назначений или окончательноподтвердить лист назначений, поставив отметку о том, что с прогнозоммиелотоксичности ознакомлен.Для возможности проведения оценок риска у пациентов, имеющихрезультаты не только из локальной лаборатории медицинского учреждения, но ииз внешних клинико-диагностических лабораторий, использующих сторонниелабораторные информационные системы, все гематологические показатели былизакодированы с помощью международного кодификатора клинических и131лабораторных исследований LOINC [125].
Коды для используемых показателейгематологических исследований приведены в Таблица 37Таблица 37. Кодирование показателей гематологического исследования, используемых вработе прогностической модели, с помощью международного кодификаторалабораторных тестов LOINC.Фактор прогнозаLOINC-кодОписание LOINC-терминаЭритроциты789-8Erythrocytes [#/volume] in Blood by Automated countГематокрит4544-3Hematocrit [Volume Fraction] of Blood by AutomatedcountСредний объем эритроцита787-2Erythrocyte mean corpuscular volume [Entitic volume]by Automated countТромбоциты777-3Platelets [#/volume] in Blood by Automated countЛейкоциты6690-2Leukocytes [#/volume] in Blood by Automated countНейтрофилы относительноеколичество, % от всех лейкоцитов770-8Neutrophils/100 leukocytes in Blood by AutomatedcountЛимфоциты абсолютное количество731-0Lymphocytes [#/volume] in Blood by Automated countВ январе 2017 года Министерство здравоохранения Российской ФедерацииопубликовалоФедеральныйсправочниклабораторныхисследований,включающий в себя кодификатор лабораторных тестов [28].
В рамках поддержкии развития прогностической модели в функции вычитывания и загрузкирезультатов лабораторных исследований было добавлено сопоставление входныхпеременныхсфедеральнойнормативно-справочнойиспользуемых показателей приведены в Таблица 38 ниже.информацией.Коды132Таблица 38. Кодирование показателей гематологического исследования, используемых вработе прогностической модели, с помощью кодификатора лабораторных тестов изсостава Федерального справочника лабораторных исследований реестра нормативносправочной информации Минздрава РоссииФактор прогнозаКод ФСЛИНаименование теста в ФСЛИЭритроциты1017375Эритроциты в крови методомавтоматизированного подсчётаГематокрит1017359Гематокрит крови методом автоматизированногоподсчётаСредний объем эритроцита1017441Средний объем эритроцита в крови методомавтоматизированного подсчётаТромбоциты1017862Тромбоциты в крови методомавтоматизированного подсчетаЛейкоциты1017979Лейкоциты в крови методомавтоматизированного подсчётаНейтрофилы относительноеколичество, % от всех лейкоцитов1018290Нейтрофилы, относительное количество в кровиметодом автоматизированного подсчётаЛимфоциты абсолютноеколичество1018126Лимфоциты, абсолютное количество в кровиметодом автоматизированного подсчёта1333.8.
Анализ дополнительной и проспективной выборок,оценка эффекта внедрения прогностической модели.Работы по построению регрессионных функций, разработке и тестированиюалгоритмического и программного обеспечения для специализированного модуляМИС МО, основанного на полученной в ходе исследования прогностическоймодели, заняли 14 месяцев: с февраля 2014 года по апрель 2015 г.Принимая во внимание, что лучшие регрессионные функции были построенына обучающей выборке с частично связанными наблюдениями – на одногопациента могло приходиться несколько курсов химиотерапии (описано в главах 2.4и 3.2-3.7), перед внедрением в действующую МИС МО и началом опытнойэксплуатациипрогностическаямодельбылапротестировананаданныхнакопленной к тому моменту дополнительной выборки, описывающей лечение2224 пациентов, получивших 9918 курсов химиотерапии.Врезультатепроверкинадополнительнойконтрольнойвыборкерегрессионные функции подтвердили свое качество и пригодность для работы наданных, собранных отдельно от обучающих и не использованных при построениимодели.
Графики ROC-кривых, полученных на ретроспективной и дополнительнойвыборках исследования можно сравнить на Рисунок 12. При общем сходствеформы ROC-кривых, их взаиморасположения и показателей площади по кривой(AUROC) единственным существенным отличием стало изменение формы ROCкривой для регрессионной функции прогноза тромбоцитопении. Ее ступенчатыйвид на дополнительной выборке обусловлен маленьким числом курсовхимиотерапии – всего 97 (0,98%), по результатам которых было зафиксированоданноеосложнение3или4степенивыраженности(проблеманесбалансированности классов также описана в главе 3.2).
Из-за такого измененияформы уменьшилась и оценка площади по ROC-кривой, которая впоследствииувеличилась в проспективной выборке.После оценки на дополнительной контрольной выборке было приняторешение о внедрении прогностической модели для опытной эксплуатации. В мае1342015 года функциональность оценки риска миелотоксических осложнений былавнедрена в АРМ врача-онколога МИС МО «Асклепиус», использующейся в работехимиотерапевтического отделения ГБУЗ «МГОБ №62 ДЗМ». С этого момента былначат сбор данных проспективной выборки исследования.Массив обезличенных (деперсонифицированных) данных формировался спомощью процедур, разработанных ранее для формирования ретроспективной идополнительной выборок исследования – использовались те же критериивключения и исключения (описанные в разделе 2.1). В результате были собраныданныедляпроспективнойвыборки,охватывающейинформациюохимиотерапевтическом лечении 4049 пациентов, получивших 22750 курсовхимиотерапии с мая 2015 по май 2017 года.По окончанию сбора проспективной выборки в мае 2017 года была проведенаработапопроверкеизмененийдискриминационнойспособностиранееразработанных регрессионных функций, после внедрения их в эксплуатацию.Сравнение графиков ROC-кривых и показателей площадей под ROC-кривой(AUROC), полученных на ретроспективной, дополнительной и проспективнойвыборках представлено на Рисунок 12.
Порядок расположения друг относительнодруга и форма кривых на графиках сохранялись во все периоды исследования.Рисунок 12. Сравнение ROC-кривых для функций прогноза миелотоксических осложненийхимиотерапии, построенных на данных ретроспективной, дополнительной ипроспективной выборок.135Численное сравнение показателей площадей под ROC-кривыми длярегрессионныхфункцийпрогнозамиелотоксическихосложненийнаретроспективной и проспективной выборках приведено в ниже в Таблица 39.
Спомощью z-критерия было отмечено статистически незначимое снижение площадипод ROC-кривыми (AUROC) на 2-3% для функций прогноза анемии (разность0,019; p=0,079) и тромбоцитопении (разность 0,032; p=0,107), а такжестатистически значимые, но малые в абсолютном значении изменения показателейAUROC общей лейкопении (разность 0,053; p=0,002) и нейтропении (разность0,023; p=0,020).Таблица 39. Сравнение площадей под ROC-кривыми (AUROC) для регрессионныхфункций прогноза миелотоксических осложнений на ретроспективной (2011-2014 гг.),дополнительной (2014-2015 гг.) и проспективной (2015-2017 гг.) выборках.Функция прогнозамиелотоксичностиТип выборкиAUROCГраницы ДИ 95% дляAUROCнижняяАнемияТромбоцитопенияОбщая лейкопенияНейтропенияВерхняяретроспективная0,9120,9000,924дополнительная0,9160,8970,935проспективная0,8930,8770,910ретроспективная0,8810,8550,907дополнительная0,8100,7640,856проспективная0,8490,8200,877ретроспективная0,8230,8020,843дополнительная0,7770,7460,807проспективная0,7700,7450,795ретроспективная0,6980,6840,712дополнительная0,6870,6690,706проспективная0,6750,6600,689Анализ разностиAUROC междуретроспективной ипроспективнойвыборкамиРазность AUROC = 0,019z-критерий = 1,757p = 0,079Разность AUROC = 0,032z-критерий = 1,612p = 0,107Разность AUROC = 0,053z-критерий = 3,112p = 0,002Разность AUROC = 0,023z-критерий = 2,323p = 0,020Для оценки эффекта от внедрения прогностической модели был осуществленпереход от отдельных осложнений в рамках конкретных курсов лечения (как былопредставлено в Таблица 20) к интегральному показателю – количеству пациентов,136перенесших хотя бы один эпизод тяжелой миелотоксичности (любого из 4 видов)за период наблюдения, который был описан в главе 3.2.В Таблица 40 произведено сравнение количества пациентов, у которых былхотя бы один эпизод тяжелого миелотоксического осложнения после курсовхимиотерапии,вошедшихвкаждуюизтрехвыборокисследования:ретроспективную, дополнительную и проспективную.
При анализе помощьюкритерия Хи-квадрат χ2= 34,739 (для таблицы 3-на-2), p <0,001 была отмеченастатистически значимая разница между частотами пациентов с развившейсятяжелой миелотоксичностью между всеми тремя выборками исследования.Таблица 40. Количество и доли пациентов с развившейся тяжелой миелотоксичностью ввыборках исследования.Массив данных до внедренияНаличие хотя быодного эпизодатяжелоймиелотоксичностиРетроспективнаявыборка:2011-2014 гг.Колич.пациентов% постолбцуПосле внедренияДополнительнаявыборка: 2014-2015 гг.Колич.пациентов% постолбцуПроспективнаявыборка:2015-2015 гг.Колич.пациентов% постолбцуНе было204766,4%152968,8%294572,7%Была токсичность103733,6%69531,3%110427,3%Суммарнопациентов3084100,0%2224100,0%4049100,0%Если рассмотреть разницу в частотах пациентов с развившейся тяжелоймиелотоксичностью и без нее, то обращает на себя внимание снижение этойчастоты в проспективной выборке по сравнению с ретроспективной идополнительной выборками.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
