Диссертация (1174324), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Barrett-Lee с его соавторами в 2006 году [68].Из выборки всех 5900 пациентов, получавших химиотерапевтическое лечение врамках ECAS, были отобраны 2070 пациентов с нормальным уровнем гемоглобина(больше 120 г/л) перед получением первого курса химиотерапии и случайнымобразом разделены на обучающую и контрольную выборки.С помощью регрессионного анализа с пошаговым исключением предикторовна основе функции правдоподобия исследователи получили набор предикторов дляоценки риска, представленный в Таблица 3.44Таблица 3. Прогностические факторы, степень значимости и баллы для расчета рискаразвития анемии по результатам исследования [68] Barrett-Lee с соавторами.
ЗНО –злокачественные новообразования.Прогностический фактор (предиктор)Уровень гемоглобина до начала химиотерапии:- Женщины < 129 г/л;- Мужчины < 134 г/л.ЗНО легких или гинекологических органовЗНО прочих локализаций, кроме желудочнокишечного тракта и колоректального ракаИспользование в терапии препаратов платиныПол пациента – женскийЗначение р(Оценка Wald)Баллы риска< 0,000111< 0,0001110,00028< 0,000180,00026Проверяя прогностические факторы для конкретного пациента, врач-онкологдолжен суммировать баллы риска (вычисленные по коэффициентам регрессии),если у пациента присутствует соответствующий фактор. Сумма баллов до 15относит пациента в группу низкого риска с вероятностью развития анемии до 45%,сумма баллов от 16 до 23 соответствует повышенному риску анемии свероятностью до 71%, а сумма баллов свыше 24 – наибольшему риску анемии до84% [58, 68].Исследователи дополнительно провели валидацию своих результатов наконтрольной выборке, приведя модель к бинарной (будет осложнение или его небудет, без зоны промежуточного риска) с порогом отсечения (threshold) на сумме в17 баллов по шкале из Таблица 3.
Полученная модель обладала хорошимипрогностическими характеристиками, подтвержденными на контрольной выборкепациентов, с чувствительностью 69,8%, специфичностью 68,1% и площадью подROC-кривой 0,723 с 95% доверительным интервалом (0,774; 0.836) [68].Отечественные исследователи также вели работы по созданию обобщенныхшкал прогнозирования миелотоксических осложнений химиотерапии. Так внаучных работах Сакаевой Д.Д.
с соавторами предлагается к использованиюспособпрогнозированиятоксическойзлокачественных опухолей [45, 46].нейтропенииприхимиотерапии45С помощью последовательно проведенных одно- и многофакторногорегрессионного анализа основной и контрольных групп пациентов, состоявших из1530 и 523 пациентов соответственно, были выделены следующие прогностическиефакторы, связанные с увеличенным риском тяжелой нейтропении: пол пациента – женский; избыток или дефицит массы тела, превышающий 10%; стадия заболевания выше первой; наличие исходной анемии; наличие исходной гипопротеинимии; установленный эндотоксикоз тяжелой или средней степени; наличие у пациента иммунодефицита.Бальные оценки факторам не назначались, вместо них предлагалосьиспользовать расчет вероятности в виде числа на интервале от 0 до 1 пологистическому уравнению.В своем исследовании Д.Д.
Сакаева указывает на спорность использованияфункционального статуса пациента в качестве предиктора: «Однофакторныйкорреляционный анализ показал, что развитие осложнения на 77% определяетсязначением индекса Карновского. По-видимому, это связано с тем, что данныйпоказательинтегративный.Дляоценкистепенизначимостиостальныхпоказателей, выделенных при однофакторном анализе, мы исключили индексКарновского из факторных показателей.» [45]В.К. Боженко в своей диссертации «Многопараметрический анализлабораторных показателей крови для получения диагностической информации вэкспериментальной и клинической онкологии» отмечает аналогичные тенденцииповышенной значимости функционального статуса больного в обзорных частяхсвоей работы, посвященной многопараметрическому анализу лабораторныхданных в онкологии [3].Включениеподобных,субъективноустановленныхпредикторов,вобучающую выборку и прогностическую модель приведет к ухудшению качества46прогноза при клиническом использовании.
Учитывая субъективность определенияфункционального статуса и по шкале ECOG/ВОЗ, и в виде индекса Карновского, висследованиях, связанных со статистическим моделированием, их необходимозаменить на специально разработанные и стандартизованные способы измеренияфункционального статуса и качества жизни больного. [3, 61, 75]На текущий момент наиболее распространённым способом оценки рисканейтропеническихосложненийявляютсярекомендацииESMO/EORTC,поддерживаемые Российским обществом клинической онкологии (RUSSCO).
Вних указано, что показанием для назначения сопроводительной терапииколониестимулирующимифакторамисцельюпрофилактикитяжелыхмиелотоксических нейтро- и лейкопении, а также фебрильной нейтропенииявляется вероятность развития этих осложнений, превышающая 20% [49, 62, 80,104].Для оценки этой вероятности предлагается перед каждым курсомхимиотерапии проводить оценку индивидуального риска для каждого пациента, последующему достаточно простому алгоритму [48, 62, 80]:1. Оценить по опубликованным рекомендациям [62] риск развитияфебрильной нейтропении для выбранного режима химиотерапии:o Длярежимоврекомендуетсясизвестнымвысокимназначениерискомсопроводительной(>20%)терапииколониестимулирующими факторами.o Длярежимов срекомендуетсяизвестнымнизким риском (<10%)назначениесопроводительнойнетерапииколониестимулирующими факторами.2. Для режимов химиотерапии с промежуточным риском (10 - 20%)предлагается провести дополнительную оценку факторов риска,связанных с пациентом:o Возраст пациента более 65 лет;o Проведение химиолучевой терапии;47o Фебрильная нейтропения в анамнезе;o Распространенное ЗНО и/или опухолевое поражение красногокостного мозга;o Концентрация гемоглобина в крови менее 120 г/л;o Наличие сопутствующих заболеваний сердечно-сосудистойсистемы печени, почек;o Женский пол пациента;o Неудовлетворительное питание и/или общее состояниепациентаБольшинство авторов выделяют возраст пациента старше 65 лет, какключевой фактор для отнесения его в группу высокого риска.
Также доказано, чтоповышают риск анамнез, осложненный нейтропенией, и распространенные ЗНО,особенно с поражениями костного мозга [62, 80, 103].Для остальных признаков, к сожалению, нет указаний по интерпретации,которыенеобходимоучестьприназначениирежимахимиотерапииспромежуточным риском нейтропении. Это создает возможность для ихразнонаправленного толкования.Необходимость предоставления единого базиса по оценке риска токсическихосложнений была продемонстрирована в исследованиях группы американскихученых под руководством Gary H. Lyman [83, 104, 105, 106].
Исходно ими быларазработанапрогностическаямодельнейтропеническихосложненийхимиотерапии, основанная на логистическом регрессионном анализе данных олечении 3760 пациентов, которая обладала хорошими прогностическимихарактеристиками, подтвержденными на контрольной выборке: чувствительностьсоставила 85%, специфичность – 58,7%, площадь под ROC-кривой 0,805 (95% ДИ[0,774; 0,836]) [105, 106].В дальнейшем коллективом авторов было произведено сравнение оценокрискаразвитиятяжелоймиелотоксическойнейтропенииифебрильнойнейтропении между прогнозируемыми результатами полученной модели и48заключениями 124 квалифицированных онкологов (медиана опыта клиническойпрактики составляла 12 лет). Выборка составляла 994 пациента с немиелоиднымизлокачественными новообразованиями, впервые получавших химиотерапию врежиме с известным промежуточным риском фебрильной нейтропении порекомендациям ESMO/EORTC. Была показана очень низкая корреляция оценокриска нейтропении между моделью и врачами-онкологами, коэффициенткорреляции составил 0,249 (95% ДИ: 0,179 – 0,316) [104].Исходя из полученных результатов, авторы приходят к выводам огетерогенности представлений практикующих врачей о значимости тех или иныхпрогностических факторов и, как следствие, разнонаправленности их оценок рискатоксических осложнений для пациента.
Это затрудняет применение существующихклинических рекомендаций по профилактике нейтропении. Для решенияуказанных проблем авторы предлагают использовать системы поддержкиклинических решений, демонстрирующих пользователю не только заключение спрогнозом, но и специальный отчет по факторам, повлиявшим на результат оценкириска [104, 106].Прогнозированию тяжелой миелотоксической тромбоцитопении посвященонамного меньше крупных работ, чем другим миелотоксическим осложнениям.Первое крупное исследование прогностических факторов было произведено J.Y.Blay с соавторами [71].Исходно авторы выделили группу препаратов назначения, которых по ихмнениюбылоассоциированосповышеннымрискомтромбоцитопении:доксорубицин (с курсовой дозой более 90 мг/м2 поверхности тела), эпирубицин(>90 мг/м2), цисплатин (>100 мг/м2), ифосфамид (>9 г/м2), циклофосфамид (>1г/м2), этопозид (>500 мг/м2), цитабин (>1 г/м2) [71].В дальнейшем с помощью логистической регрессии на выборке из 1051пациентов с различными нозологиями злокачественных новообразований исхемами их химиотерапии был выявлен ряд прогностических факторов,49присутствие которых до начала лечения позволяло определить группу рискатяжелой тромбоцитопении [71]: Наличиевсхемелеченияхотябыодногопрепаратаизассоциированных с повышенным риском. Количество тромбоцитов меньше 150*10^9 /л Количество лимфоцитов меньше 0,7*10^9 /л Тяжесть функционального статуса по ECOG/ВОЗ выше первой степениВероятность тяжелой миелотоксической тромбоцитопении, требующейтрансфузии тромбоцитов для коррекции, оценивалась в 44,5% (95% ДИ: 37-52) приприсутствии хотя бы трех факторов риска; для двух факторов вероятностьсоставляла уже 13% (95% ДИ: 10-17); с одним фактором – 7% (95% ДИ: 5-10); приотсутствии факторов риска на момент начала химиотерапии 1,5% (95% ДИ: 1-2)[71].В более поздних работах исследователи ограничивались публикациямиотносительных рисков для отдельных выявленных факторов миелотоксическойтромбоцитопении, не систематизируя их в единое прогностическое правило илиалгоритм.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
