RU2264168C2 - Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы - Google Patents
Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы Download PDFInfo
- Publication number
- RU2264168C2 RU2264168C2 RU2003110368/14A RU2003110368A RU2264168C2 RU 2264168 C2 RU2264168 C2 RU 2264168C2 RU 2003110368/14 A RU2003110368/14 A RU 2003110368/14A RU 2003110368 A RU2003110368 A RU 2003110368A RU 2264168 C2 RU2264168 C2 RU 2264168C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- cases
- cancer
- thyroid
- periodic function
- thyroid cancer
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области медицины, а именно хирургии органов эндокринной системы, онкологии и организации здравоохранения, и может быть использовано для своевременного лечения заболеваний щитовидной железы. Поставленная цель достигается в изобретении тем, что прогноз проводится на основании изучения показателей заболеваемости раком щитовидной железы и всех узловых нетоксических заболеваний, выявления в их структуре показателей периодических изменений числа случаев рака щитовидной железы и прогнозирование числа случаев заболевания раком в течение ближайших 5-6 лет. Способ улучшает результаты прогноза и тем самым способствует улучшению результатов лечения заболеваний щитовидной железы. 4 ил.
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к хирургии органов эндокринной системы, онкологии и организации здравоохранения, и может быть использовано при лечении заболеваний щитовидной железы.
Из практики медицины известны способы прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы на основании данных регистрации всех новых случаев заболевания, выявленного среди лиц, обратившихся за медицинской помощью и при врачебных медицинских осмотрах, существенно увеличивающих возможности своевременной диагностики (З.А.Афанасьева. Организация своевременной и ранней диагностики рака щитовидной железы/Сб.: Современные аспекты хирургической эндокринологии, Смоленск, 2002. С.30-31).
Известен также способ аналитического сопоставления картографических данных заболеваемости раком щитовидной железы с данными о динамике радиоактивного загрязнения территории (Е.П.Демидчик, А.Ф.Цыб, Е.Ф.Лушников. Рак щитовидной железы у детей (последствия аварии на Чернобыльской АЭС). М.:Медицина, 1996. С.56-58).
Наиболее близким к предлагаемому является способ прогнозирования ожидаемого числа больных раком щитовидной железы на основе анализа среднего уровня заболеваемости (Е.П.Демидчик, А.Ф.Цыб, Е.Ф.Лушников. Рак щитовидной железы у детей (последствия аварии на Чернобыльской АЭС). М.: Медицина, 1996. С.52-53).
Однако известные способы прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы имеют следующие недостатки:
- в проспективных исследованиях чаще всего участвуют организованные контингенты, подверженные различным длительным внешним воздействиям, модифицирующим развитие злокачественных опухолей, а стандартизация этих воздействий практически невозможна;
- получение близких реальным значений числа новых случаев заболевания является весьма затруднительным, чаще приходится использовать показатель распространенности рака щитовидной железы;
- распространенность рака щитовидной железы включает как новые случаи, так и зарегистрированные в различное время, что существенно изменяет представление о сроках начала заболевания;
- не выявлены "облигатные" формы "предрака", в связи с чем пациенты с различными узловыми заболеваниями могут рассматриваться в группе больных раком щитовидной железы, существенно изменяя результаты исследования.
Указанные недостатки учитываются и устраняются в предлагаемом изобретении.
Целью предлагаемого изобретения является усовершенствование прогнозирования среднего уровня заболеваемости раком щитовидной железы на ближайший 5-6-летний период.
Поставленная цель достигается в изобретении тем, что прогноз проводят на основании расчета максимальных и минимальных значений гармоник периодической функции ежегодных изменений количества случаев рака с учетом всех случаев узловых заболеваний щитовидной железы:
где х - абсолютное значение ежегодно зарегистрированных случаев рака щитовидной железы,
r - количество анализируемых наблюдений, выраженное как сумма членов временного ряда,
а, b, с - постоянные величины,
и получают результаты прогноза числа случаев рака щитовидной железы на 5-6-летний период в виде:
Xср≤X≤Xmax
или
Xmin≤X≤Xср
при расчете от Xmax,
при расчете от Xmin,
где Х - предполагаемое значение числа случаев рака,
Xmax - максимальное значение периодической функции за предшествующий период;
Xmin - минимальное значение периодической функции за предшествующий период;
Xcp - среднее значение периодической функции за предшествующий период;
А - амплитуда колебаний значений периодической функции (Xmax-Xmin), выявленная за предшествующий период,
t - период, на который проводится прогноз.
При изучении узловых нетоксических заболеваний щитовидной железы в Астраханской области за 15 лет было отмечено, что ежегодно регистрируемое число случаев рака щитовидной железы характеризуется длительными плавными периодами подъема и снижения. Даже тогда, когда в клинике была принята радикальная хирургическая тактика к "малым" формам заболевания, эта закономерность сохранялась при увеличении количества операций.
Взаимосвязь узлового зоба и рака известна из работ Л.М.Шабада и Н.П.Напалкова (Л.М.Шабад. Очерки экспериментальной онкологии. Л., 1947; Н.П. Напалков. Об экспериментальных опухолях щитовидной железы. Дисс... канд. мед. наук. Л., 1960. 269 с.) и многих других авторов. Учитывая морфогенетическое значение узловых заболеваний щитовидной железы, возможно рассмотрение рака как компонента биологической системы, проходящей различные стадии (по Л.М.Шабаду):
1) диффузная неравномерная гиперплазия;
2) очаговые разрастания;
3) доброкачественные опухоли;
4) злокачественные опухоли.
Грани между указанными формами узловых заболеваний весьма размыты, что является не только проблемой их классификации, но и причиной различных взглядов на подходы к лечению больных. Согласно мнению Vegelin (1926) (цит. по: Н.П.Напалков, 1960), в отношении опухолей щитовидной железы "...особенно убедителен факт, что свойство злокачественности в меньшей степени связано со структурой клеток и зависит... от биологических, в большинстве случаев морфологически не выявляемых, особенностей".
Любая биологическая система подвержена хронологическим изменениям, имеющим сходные черты при рассмотрении отдельных ее компонентов. Подтверждением хронологических закономерностей заболеваний щитовидной железы в целом и рака, в частности, является волнообразный характер кривой смертности, зарегистрированной в различных странах (Segi, 1966).
Отсутствие надежных структурных критериев заболеваний, объединяемых термином "узловой зоб", требует поиска новых подходов к анализу и прогнозированию рака как наиболее значимого узлового заболевания щитовидной железы.
Для проведения анализа заболеваемости с целью разработки конкретных практических решений, особенно с позиций организации медицинской помощи, не всегда необходимо проводить тщательный учет всех случаев заболевания, поскольку оценка вероятности его появления возможна и на основании выявления периодической зависимости среди ранее зарегистрированных случаев.
При изучении параметров ежегодного ритма был проведен периодический анализ гистологически верифицированных узловых нетоксических заболеваний щитовидной железы на основании уравнения регрессии, описанного ниже, успешно применяемый при изучении различных биологических явлений, имеющих ритмическую зависимость. Методика данного анализа подробно описана Н.А.Плохинским (1970) (Плохинский Н.А. Биометрия. М., 1970). Математическая обработка данных проведена в авторской программе на базе стандартного пакета Microsoft Office, HS Exeel 97 (интерфейс программы анализа: см. фиг.1).
Проведен анализ 1 296 ежегодно регистрируемых случаев узловых заболеваний щитовидной железы (коллоидный зоб, опухоли: рак и аденомы, кисты и узловые формы тиреоидита) с 1983 по 1998 гг. (клиника хирургических болезней Астраханской государственной медицинской академии и областной онкологический диспансер). В изучаемую группу были включены только пациенты, проживающие на территории города Астрахани и прилежащих районов области, у которых при амбулаторном обследовании был выявлен "узловой зоб 1-3 степени", а также исключены больные, оперированные по поводу местнораспространенных и метастазирующих форм рака, поскольку данная категория больных рассматривается среди запущенных случаев онкологической патологии. Учитывая основные показания к хирургическому лечению узловых заболеваний опухолевой природы и неэффективность их консервативного лечения, для проведения эпидемиологического анализа выделена группа больных, включавшая случаи рака (T1-2N0M0) и аденом - "опухоли щитовидной железы".
Расчет периодической функции проводят следующим образом:
где Y(T) - ежегодное значение числа выявленных случаев заболевания;
n - количество членов динамического ряда, равное количеству лет, за которые проводится прогноз;
k - порядковое значение гармоники периодической функции от 1 до 3;
π - число «пи»=3,1416...
На основании результатов анализа (фиг.2) были получены значения периодической функции для ежегодных значений каждой формы узловых заболеваний щитовидной железы и для рака, в частности.
При анализе периодической функции ежегодных значений рака щитовидной железы (фиг.3) ясно, что среди всех гармоник третья находится ближе к графическому изображению распространенности заболевания. Об этом свидетельствует и расчет корреляционной связи (r2) между рядами абсолютных значений и гармониками периодической функции (фиг.2). Поэтому в практической работе учитывают значение только третьей гармоники периодической функции.
На графике (фиг.4) представлена третья гармоника периодической функции ежегодного числа случаев рака щитовидной железы. Период смены максимальных и минимальных значений периодической функции, принимаемый как разность между порядковыми значениями соответствующих дат наблюдения (годы), составляет 5-6 лет, что и определяет коэффициент 5,5 в уравнении, приведенном в отличительной части формулы. Это позволяет предполагать, что «период колебаний» числа случаев рака щитовидной железы составляет 11 лет, соответствуя значению периода третьей гармоники, существенно отличаясь от аналогичного показателя других узловых заболеваний. Амплитуда одиннадцатилетнего цикла колебаний числа случаев заболевания (Хmax-Xmin=11,35) и среднее значение периодической функции (МЕЗОР - Midline Estimating Statistic of Rhythm - Xcp=14,25), также рассматриваются в качестве важных для прогнозирования показателей.
Для прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы (T1-2N0M0) необходим анализ заболеваемости за предшествующий отрезок времени, не менее 11 лет, что позволяет определить точки отсчета колебаний, "акрофазу" или "батифазу". Необходимым условием прогноза (экстраполяции) является анализ всех узловых заболеваний, среди которых предполагают выявление случаев рака с вероятностью, определяемой как природными, антропогенными или иными внешними факторами, так и подходами к лечебно-диагностической тактике.
Ожидаемые как постоянные в течение последующего времени «период» ежегодных колебаний и «амплитуда» отклонений от среднего значения числа случаев являются основой для краткосрочного прогнозирования интервала значений числа случаев заболевания, в котором будет находиться реальный показатель. Под «краткосрочным» прогнозированием в данном случаев следует понимать интервал, существенно меньший, чем интервал между максимальными или минимальными значениями сглаженного временного ряда. В случае рака щитовидной железы (T1-2N0M0), когда результат сглаживания временного ряда существенно отличается от похожих в морфогенетическом плане процессов (другие узловые заболевания щитовидной железы), оптимально прогнозирование на 5-6-летний период.
Изложенная сущность изобретения поясняется чертежами, где:
фиг.1 - таблица MS Excel расчета значений периодической функции ежегодных значений заболеваемости;
фиг.2 - таблица - значения периодической функции;
фиг.3 - график ежегодных абсолютных значений количества случаев рака щитовидной железы (Y(T)) и гармоник периодической функции (y(x)1, y(x)2, у(x)3);
фиг.4 - график значений третьей гармоники (у(x)3) периодической функции ежегодных значений количества случаев рака щитовидной железы.
Предложенный способ был успешно апробирован при расчете случаев рака щитовидной железы с 1983 по 1999 гг. Ниже приводятся результаты апробации.
Пример №1. В 1986 году нами зарегистрировано 25 случаев рака щитовидной железы среди всех оперированных узловых заболеваний. Значение у(x)3 - 26,5, что соответствует максимальному значению в соответствующий период. Через три года, в 1988 году, согласно формуле расчета от максимального значения, предполагалось значение у(x)3, равное 20,3. Реальное число случаев рака - 15, что соответствует предлагаемому интервалу.
Пример №2. В 1990 году зарегистрированы 2 случая рака среди оперированных больных. Значение y(x)3 - 2,8, соответствует минимуму за изучаемый период. Через 5 лет, в 1995 году, согласно расчету по формуле "бати-фазы" - y(x)3=13,1. Реальное число случаев рака 9 - находится в предлагаемом интервале.
Пример №3. В 1999 году (данные не вошли в изучаемый период), согласно официальной статистике Управления здравоохранения г. Астрахани, зарегистрировано 25 случаев рака щитовидной железы на 290 больных, оперированных по поводу узлового зоба. В целом сохранилось прежнее соотношение между случаями рака и других узловых заболеваний. Прогнозируемое число случаев рака щитовидной железы составило 19,3 (при расчете от 1995 года, с учетом возрастания числа случаев рака, использовалась формула "батифазы"). С учетом онкологической настороженности этому периоду соответствует увеличение общего числа оперированных больных по поводу узлового зоба размерами менее 1,5 см, имеющего признаки опухолевого процесса. Подобным фактом можно объяснить увеличение общего числа оперированных больных и превышение прогнозируемого на 5-6-летний период числа случаев заболевания. Однако прогноз соответствует интервалу доверительных значений.
Пример №4. В 2003 году предполагаемое значение оперированных случаев рака щитовидной железы будет соответствовать 9. Учитывая расчетное значение 1998 года, равное 19,3, находящееся в максимальной зоне колебаний, применялась формула "акрофазы".
Предлагаемым способом можно улучшить результаты прогнозирования числа случаев рака среди больных "суспициозной" группы, которые оперируются по поводу узловых заболеваний щитовидной железы. Учитывая ряд объективных сложностей в дифференциальной диагностике узлового зоба, знание предполагаемого числа случаев рака позволит принимать меры по улучшению результатов дифференциальной диагностики и расширению объема скрининговых обследований. В итоге это будет способствовать улучшению исходов заболевания. Разработанный способ можно использовать не только при анализе заболеваний щитовидной железы, однако, необходимо соблюдать принципы отбора больных и формирования групп сравнения, позволяющие описывать конкретное заболевание с позиций биологических закономерностей, имеющих патогенетическое значение. Рекомендуется использовать данный способ в практике стационаров, занимающихся вопросами диагностики и лечения заболеваний органов эндокринной системы и опухолей, амбулаторных учреждений, центров санэпиднадзора и органов управления здравоохранением.
Claims (1)
- Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы, включающий анализ показателей заболеваемости раком щитовидной железы и расчет прогнозируемого числа случаев заболевания им, отличающийся тем, что в анализ включают также все показатели узловых заболеваний щитовидной железы, прогноз осуществляют на 5-6-летний срок на основании определения максимальных и минимальных значений гармоник периодической функции ежегодной заболеваемости с помощью уравнения регрессии, принимая за период периодической функции заболеваемости значение периода третьей гармоники этой функции, равный 11 годам, а расчет прогнозируемого числа Х случаев заболевания раком осуществляют в интервалеХср<Х<Xmax или Xmin<Х<Хср,при этом при расчете от Xmax используют формулуX=Xmax-×tа при расчете от Xmin используют формулуХ=Xmin+×t,где Х - предполагаемое значение числа случаев рака;Xmax - максимальное значение периодической функции за предшествующий 11-летний период;Xmin - минимальное значение периодической функции за предшествующий 11-летний период;Хср - среднее значение периодической функции за предшествующий 11-летний период;А - амплитуда колебаний значений периодической функции, выявленная за предшествующий 11-летний период;t - период, на который проводится прогноз (5-6 лет).
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2003110368/14A RU2264168C2 (ru) | 2003-04-10 | 2003-04-10 | Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2003110368/14A RU2264168C2 (ru) | 2003-04-10 | 2003-04-10 | Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2003110368A RU2003110368A (ru) | 2004-11-27 |
| RU2264168C2 true RU2264168C2 (ru) | 2005-11-20 |
Family
ID=35867269
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2003110368/14A RU2264168C2 (ru) | 2003-04-10 | 2003-04-10 | Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2264168C2 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2725749C1 (ru) * | 2019-11-22 | 2020-07-03 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се | Способ оценки риска наличия рака щитовидной железы у пациента с узловыми образованиями щитовидной железы |
-
2003
- 2003-04-10 RU RU2003110368/14A patent/RU2264168C2/ru not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ДЕМИДЧИК Е.П. и др. Рак щитовидной железы у детей. М., 1996, с.57-58. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2725749C1 (ru) * | 2019-11-22 | 2020-07-03 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се | Способ оценки риска наличия рака щитовидной железы у пациента с узловыми образованиями щитовидной железы |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Weedon-Fekjær et al. | Breast cancer tumor growth estimated through mammography screening data | |
| Anderson et al. | Validation of a clinical classification for subtypes of acute cerebral infarction. | |
| Carlson et al. | Provider and practice factors associated with emergency physicians’ being named in a malpractice claim | |
| CN110024044A (zh) | 用于挖掘医疗数据的系统及方法 | |
| RU2018127709A (ru) | Системы и способы улучшения диагностики заболеваний | |
| Levenhagen et al. | Diagnosis of upper-quadrant lymphedema secondary to cancer: clinical practice guideline from the oncology section of APTA | |
| Sandberg et al. | Psychosocial stresses related to short stature: does their presence imply psychological dysfunction? | |
| McKay et al. | An examination of obsessive-compulsive symptoms and dimensions using profile analysis via multidimensional scaling (PAMS) | |
| Ko et al. | Interobserver reliability of pulse diagnosis using traditional Korean medicine for stroke patients | |
| CN105829888B (zh) | 用于确定对象的止血风险的方法 | |
| RU2573340C2 (ru) | Способ оценки уровня функционального состояния центральной нервной системы человека на основе измерения времени ориентировочной зрительно-моторной реакции человека | |
| Boeker et al. | Diagnosing schizophrenia from activity records using hidden Markov model parameters | |
| Ettinger et al. | Simple computer model for calculating and reporting 5-year osteoporotic fracture risk in postmenopausal women | |
| RU2523391C1 (ru) | Способ прогнозирования риска развития рестеноза коронарных артерий после их стентирования у пациентов с ишемической болезнью сердца | |
| Corcoran et al. | Quality of life as an outcome-based evaluation of coronary artery bypass graft critical paths using the SF-36 | |
| Khedr | Business intelligence framework to support chronic liver disease treatment | |
| RU2264168C2 (ru) | Способ прогнозирования числа случаев рака щитовидной железы | |
| Khoshravesh et al. | Evaluation of the relationship between family history of breast cancer and risk perception and impacts on repetition of mammography | |
| Nakamizo et al. | Radiation effects on atherosclerosis in atomic bomb survivors: a cross‐sectional study using structural equation modeling | |
| Dubovskaya et al. | Neural Network Modeling in the Construction of Multiple Nonlinear Regression of RTM-Diagnostic Data | |
| Kuo et al. | An online calculator using machine learning for predicting survival in pediatric patients with medulloblastoma | |
| RU2523138C1 (ru) | Способ прогнозирования риска развития прогрессии заболевания после выполнения радиочастотной термоаблации метастазов колоректального рака в печень | |
| Kartal et al. | Outpatient treatment of pulmonary embolism: sPESI score and highly sensitive troponin may prove helpful | |
| Yilmaz et al. | Risk analysis in breast cancer disease by using fuzzy logic and effects of stress level on cancer risk | |
| Case et al. | Simple approach to quantify hypoxic-ischemic brain injury severity from computed tomography imaging files after cardiac arrest |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20050411 |