RU2456926C2 - Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment - Google Patents

Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment Download PDF

Info

Publication number
RU2456926C2
RU2456926C2 RU2010127349/14A RU2010127349A RU2456926C2 RU 2456926 C2 RU2456926 C2 RU 2456926C2 RU 2010127349/14 A RU2010127349/14 A RU 2010127349/14A RU 2010127349 A RU2010127349 A RU 2010127349A RU 2456926 C2 RU2456926 C2 RU 2456926C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
bladder cancer
treatment
considered
urinary bladder
prediction
Prior art date
Application number
RU2010127349/14A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2010127349A (en
Inventor
Шамиль Ханафиевич Ганцев (RU)
Шамиль Ханафиевич Ганцев
Александр Анатольевич Зимичев (RU)
Александр Анатольевич Зимичев
Владимир Николаевич Маклаков (RU)
Владимир Николаевич Маклаков
Original Assignee
Шамиль Ханафиевич Ганцев
Александр Анатольевич Зимичев
Владимир Николаевич Маклаков
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Шамиль Ханафиевич Ганцев, Александр Анатольевич Зимичев, Владимир Николаевич Маклаков filed Critical Шамиль Ханафиевич Ганцев
Priority to RU2010127349/14A priority Critical patent/RU2456926C2/en
Publication of RU2010127349A publication Critical patent/RU2010127349A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2456926C2 publication Critical patent/RU2456926C2/en

Links

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relaters to medicine, namely to oncology and surgery, and is intended for predicting outcome of treatment of patient with urinary bladder cancer. Determined are depth of tumour invasion into urinary bladder (a1), histologic type of urinary bladder cancer (a2), histopathologic gradation of urinary bladder cancer (a3), tumour sensitivity to PCT (a4), volume of performed treatment (a5), diseases of genitourinary system, leading to infravesical obstruction (a6), tumour localisation (a7). After that, prediction of distant results of urinary bladder cancer treatment is determined by formula: y = a0+a1x+a2x+a3x+a4x+a5x+a6x+a7x, where a0 (free member) = -1.35, a1 = 0.26, a2 = 0.13, a3 =0.22, a4 = 0.41, a5 = 0.37, a6 = 0.15, a7 = 0.06, x is numerical value, taken for certain patient and selected from table 1 given in description, depending on type and degree of parameters of prognostic factors (a1 - a7). Prediction is considered good if y lies within the interval 0-2.5, prediction is considered to ne satisfactory if the number is within the interval 2.6-3.5, prediction is considered to be doubtful if y value is within the interval 3.6-4.5, prediction is considered unsatisfactory if y value is larger than 4.6.
EFFECT: method makes it possible to determine prediction prospectively, optimise treatment tactics and form complex of measures of tertiary prevention.
2 tbl, 1 ex

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для прогнозирования отдаленных результатов лечения рака мочевого пузыря.The invention relates to medicine, namely to Oncology, and can be used to predict long-term results of treatment of bladder cancer.

Наиболее близким способом к заявляемому является прогнозирование результатов лечения рака мочевого пузыря по TNMG классификации.The closest way to the claimed is to predict the results of treatment of bladder cancer according to TNMG classification.

Технический результат - определение возможного исхода лечения рака мочевого пузыря.The technical result is the determination of the possible outcome of the treatment of bladder cancer.

Указанный технический результат достигается тем, что в способе прогнозирования отдаленных результатов лечения рака мочевого пузыря с использованием корреляционно-регрессионного анализа проводится прогнозирование результатов органосохраняющего лечения, которое строится на основании определения влияния комплекса эпидемиологических, клинических, морфологических и терапевтических факторов при лечении рака мочевого пузыря, с проведением корреляционного анализа, по результатам которого исключаются факторы, не влияющие на исход заболевания, а также факторы, коррелированные между собой. При этом корреляционный анализ с исключением факторов, не влияющих на исход заболевания, а также факторов, коррелированных между собой, производят с помощью метода наименьших квадратов коэффициенты модели линейной регрессии.The specified technical result is achieved by the fact that in the method for predicting long-term results of treatment of bladder cancer using correlation and regression analysis, prediction of the results of organ-preserving treatment is carried out, which is based on determining the influence of a complex of epidemiological, clinical, morphological and therapeutic factors in the treatment of bladder cancer, s conducting a correlation analysis, the results of which exclude factors that do not affect the outcome of the problem Evan and factors correlated with each other. In this case, a correlation analysis with the exception of factors that do not affect the outcome of the disease, as well as factors correlated with each other, is performed using the least squares method of the coefficients of the linear regression model.

Изучив влияние на исход органосохраняющего лечения рака мочевого пузыря отдельных факторов, весьма целесообразным является создание математической модели прогноза рака мочевого пузыря, учитывающей совместное влияние наиболее значимых и весомых факторов. Для решения поставленной задачи использована выборка, состоящая из данных 1248 больных. В качестве входящих (независимых) переменных xj использованы клинико-морфологические информативные признаки: своевременность начала лечения, размер опухоли, ее локализация, характер роста рака мочевого пузыря, количество опухолей, функциональное состояние почек, степень распространенности рака, объем проведенного лечения и его сроки, объем оперативного пособия, чувствительность рака мочевого пузыря к проводимой системной полихимиотерапии, гистологическая структура опухоли и ее гистопатологическая градация, инвазия рака в стенку мочевого пузыря и в лимфатические и венозные сосуды, пол и возраст пациента, рецидивный характер опухоли, наличие сопутствующих обструктивных заболеваний мочеполовой системы. Всего 19 входящих переменных. В качестве выходящей (зависимой) переменной y примем уровень состояния здоровья пациента.Having studied the influence of individual factors on the outcome of organ-preserving treatment of bladder cancer, it is very advisable to create a mathematical model for the prognosis of bladder cancer, taking into account the combined effect of the most significant and significant factors. To solve this problem, a sample consisting of data from 1248 patients was used. The following morphological and informative signs were used as input (independent) variables x j : timely treatment, tumor size, its location, the nature of bladder cancer growth, the number of tumors, the functional state of the kidneys, the extent of cancer, the volume of treatment and its duration, the amount of surgical aid, the sensitivity of bladder cancer to systemic polychemotherapy, the histological structure of the tumor and its histopathological gradation, invasion of the cancer into the urine wall of the bladder and into the lymphatic and venous vessels, gender and age of the patient, the recurrent nature of the tumor, the presence of concomitant obstructive diseases of the genitourinary system. A total of 19 input variables. As the output (dependent) variable y, we take the level of the patient’s state of health.

Каждой из входящих и выходящей переменных было присвоено то или иное дискретное числовое значение натурального ряда в соответствии со степенью проявления переменной для каждого пациента. Выходящая переменная - исход заболевания принимала числовые значения натурального ряда от 1 до 3: 1 - пациент живет без рецидива более 5 лет; 2 - больной жив, но у него в течение 5 лет возник рецидив рака мочевого пузыря; 3 - летальный исход вследствие генерализации ракового процесса. Числовое значение входящих переменных представлено в табл.1.Each of the input and output variables was assigned a particular discrete numerical value of the natural series in accordance with the degree of manifestation of the variable for each patient. The outgoing variable - the outcome of the disease took numerical values of the natural series from 1 to 3: 1 - the patient lives without relapse for more than 5 years; 2 - the patient is alive, but he had a relapse of bladder cancer within 5 years; 3 - fatal outcome due to the generalization of the cancer process. The numerical value of the incoming variables is presented in Table 1.

Figure 00000001
Figure 00000001

На первом этапе для оценки влияния факторов на исход заболевания рассчитаны коэффициенты парной и множественной корреляции R, характеризующие степень тесноты связи между величинами. Для оценки значимости коэффициентов корреляции привлечены процедуры проверки статистических гипотез.At the first stage, to assess the influence of factors on the outcome of the disease, the coefficients of pair and multiple correlations R, which characterize the degree of tightness of the relationship between the values, were calculated. To assess the significance of the correlation coefficients, procedures for testing statistical hypotheses are used.

На первом этапе исследования были вычислены парные коэффициенты корреляции по формулеAt the first stage of the study, pair correlation coefficients were calculated by the formula

Figure 00000002
Figure 00000002

для всех информационных признаков xj и выходящей переменной y.for all information signs x j and the output variable y.

Доверительный интервал для коэффициента корреляции строится с использованием Z-преобразования Фишера (Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983).The confidence interval for the correlation coefficient is constructed using the Fisher Z-transform (Sachs L., 1976, Ferster E., 1983).

Figure 00000003
Figure 00000003

n - объем выборки, R - коэффициент корреляции.n is the sample size, R is the correlation coefficient.

Далее разработана математическая модель прогноза рака мочевого пузыря, учитывающая совместное влияние наиболее значимых и весомых факторов. Из модели исключались информативные признаки, коррелированные между собой, и признаки, не связанные с исходом заболевания. Всего было использовано 7 признаков (m=7).Next, a mathematical model for the prognosis of bladder cancer is developed, taking into account the combined influence of the most significant and significant factors. Informative signs correlated among themselves and signs not related to the outcome of the disease were excluded from the model. A total of 7 signs were used (m = 7).

На следующем этапе исследования был рассмотрен вопрос мультиколлинеарности. Явление мультиколлинеарности состоит в существовании линейной связи между объясняющими переменными. Наличие мультиколлинеарности вызывает технические трудности, связанные с уменьшением точности оценивания тех или иных параметров или даже с невозможностью оценивания вообще. Для определения наличия мультиколлинеарности были вычислены парные коэффициенты корреляции между всеми объясняющими переменными по формуле (1), в которой выходящая переменная заменена на объясняющую переменную.The next stage of the study addressed the issue of multicollinearity. The phenomenon of multicollinearity consists in the existence of a linear relationship between explanatory variables. The presence of multicollinearity causes technical difficulties associated with a decrease in the accuracy of the estimation of certain parameters or even the impossibility of evaluation in general. To determine the presence of multicollinearity, pair correlation coefficients between all explanatory variables were calculated using formula (1), in which the outgoing variable was replaced by an explanatory variable.

По абсолютному значению коэффициента корреляции проблематично судить о тесноте связей с количественной точки зрения. Поэтому в данном случае были привлечены процедуры проверки статистических гипотез (Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983). Процедура проверки значимости начинается с формулировки проверяемой гипотезы или нулевой гипотезы H0. Например, в рассматриваемом случае H0:R=1. (Корреляция имеет место). Тогда альтернативная гипотеза запишется как H1:R=0. (Корреляция отсутствует). Оценка значимости коэффициента множественной корреляции производится с помощью статистики:By the absolute value of the correlation coefficient, it is problematic to judge the tightness of relations from a quantitative point of view. Therefore, in this case, statistical hypothesis testing procedures were involved (Sachs L., 1976, Ferster E., 1983). The significance verification procedure begins with the formulation of the hypothesis being tested or the null hypothesis H 0 . For example, in this case, H 0 : R = 1. (Correlation takes place). Then the alternative hypothesis is written as H 1 : R = 0. (No correlation). The significance of the multiple correlation coefficient is estimated using statistics:

Figure 00000004
Figure 00000004

которая имеет F - распределение с f1=m и f2=n-m-1 степенями свободы для уровня значимости α. Значение статистики Fнабл сравнивается с табличным значением Ff1;f2;α. Если Fнабл>Ff1;f2;α, то нулевая гипотеза H0 принимается, а альтернативная H1 отвергается, при этом вероятность отвергнуть правильную гипотезу H0 равна уровню значимости α. В противном случае H1 принимается, а H0 отвергается.which has an F - distribution with f 1 = m and f 2 = nm-1 degrees of freedom for the significance level α. The statistic value Fabl is compared with the tabular value F f1; f2; α . If F obs > F f1; f2; α , then the null hypothesis H 0 is accepted, and the alternative H 1 is rejected, and the probability of rejecting the correct hypothesis H 0 is equal to the significance level α. Otherwise, H 1 is accepted and H 0 is rejected.

Наименее информативными признаками (Ryx<0,09) оказались следующие: пол пациента, объем проведенного оперативного вмешательства. Данные факторы из исследования были удалены.The least informative signs (R yx <0.09) were as follows: gender of the patient, the volume of surgery. These factors were removed from the study.

Такой информативный признак, как размер опухоли и характер ее роста, функциональное состояние почек, инвазия в венозные и лимфатические сосуды, время, прошедшее с момента заболевания до начала лечения, достоверно коррелируют с глубиной инвазии рака мочевого пузыря. Рецидивный характер опухоли коррелирует с гистопатологической градацией. Количество опухолей достоверно связано с локализацией. Характер предоперационного и постоперационного лечения коррелирует с объемом проведенного лечения. Достоверная корреляция отмечена между возрастом пациента и наличием инфравезикальной обструкции.Such an informative sign as the size of the tumor and the nature of its growth, the functional state of the kidneys, invasion of the venous and lymphatic vessels, the time elapsed from the moment of illness to the start of treatment, reliably correlate with the depth of invasion of bladder cancer. The recurrent nature of the tumor correlates with histopathological gradation. The number of tumors is reliably associated with localization. The nature of preoperative and postoperative treatment correlates with the volume of treatment. A significant correlation was noted between the patient's age and the presence of infravesical obstruction.

Поэтому признаки, практически не оказывающие влияния на зависимую переменную y, а также факторы, коррелированные между собой, из исследования были исключены и всего было использовано 7 признаков (m=7).Therefore, signs that have virtually no effect on the dependent variable y, as well as factors correlated with each other, were excluded from the study and a total of 7 signs were used (m = 7).

В основе исследования было использовано уравнение множественной линейной регрессии. Для решения уравнения по имеющимся данным (n=1248, m=7), найдены значения коэффициентов множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов.The study was based on the multiple linear regression equation. To solve the equation according to the available data (n = 1248, m = 7), the values of the coefficients of multiple linear regression by the least squares method are found.

При исследовании влияния информативных факторов на выживаемость онкологических больных было использовано уравнение множественной линейной регрессии.When studying the influence of informative factors on the survival of cancer patients, the equation of multiple linear regression was used.

На практике в каждом конкретном случае следует предварительно убедиться, является ли зависимость между рассматриваемыми величинами (xj,

Figure 00000005
, y) линейной. Очевидно, что сумма некоторого числа линейных зависимостей есть зависимость линейная. Однако следует признать и возможность ситуации, когда сумма некоторого числа нелинейных зависимостей есть зависимость линейная (в случае, например, когда сокращаются все слагаемые степени выше одного).In practice, in each case, you should first make sure whether the dependence between the considered quantities (x j ,
Figure 00000005
, y) linear. Obviously, the sum of a certain number of linear relationships is a linear relationship. However, one should also recognize the possibility of a situation where the sum of a certain number of nonlinear dependences is a linear dependence (in the case, for example, when all terms of the degree above one are reduced).

При исследовании связи между двумя величинами x, y известна процедура (проверка статистической гипотезы), использование которой позволяет ответить на вопрос, является ли зависимость между этими величинами линейной y=ax+b (Ферстер Э., 1983). Для всех независимых признаков xj, j=1,7 и зависимой переменной y для уровня значимости α=0,01 была проверена статистическая гипотеза о том, является ли зависимость между величинами xj, y линейной. Оказалось, что связь является нелинейной для следующих независимых признаков: локализация опухоли, объем лечения, гистопатологическая градация и степень инвазии опухоли в стенку мочевого пузыря.When studying the relationship between two x, y values, a procedure is known (testing the statistical hypothesis), the use of which allows us to answer the question of whether the dependence between these values is linear y = ax + b (E. Furster, 1983). For all independent features x j , j = 1.7 and the dependent variable y for the significance level α = 0.01, a statistical hypothesis was tested on whether the relationship between the values of x j , y is linear. It turned out that the relationship is non-linear for the following independent signs: tumor localization, treatment volume, histopathological gradation and degree of tumor invasion into the bladder wall.

В случае, когда связь между величинами x, y не является линейной, можно воспользоваться квазилинейной зависимостьюIn the case where the relationship between the quantities x, y is not linear, we can use the quasilinear dependence

Figure 00000006
Figure 00000006

т.к. известно, что при увеличении степени полинома точность аппроксимации увеличивается (Ферстер Э., 1983). Для всех перечисленных выше признаков, вплоть до k=15, были вычислены коэффициенты соотношения (4) по методу наименьших квадратов (МНК) (Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983), дисперсии остатков

Figure 00000007
точность
Figure 00000008
(Мацкевич И.П. с соавт., 1996), где yi - исходные данные,
Figure 00000009
- результаты расчетов. Отметим, что дисперсию остатков
Figure 00000010
можно рассматривать как относительную характеристику, тогда как величину L - как абсолютную. Вычисленные значения для некоторых признаков приведены в табл. 2.because it is known that with an increase in the degree of the polynomial, the accuracy of approximation increases (Ferster E., 1983). For all the signs listed above, up to k = 15, the coefficients of relation (4) were calculated by the least squares method (least squares method) (Sachs L., 1976, Ferster E., 1983), the dispersion of residues
Figure 00000007
accuracy
Figure 00000008
(Matskevich I.P. et al., 1996), where y i are the initial data,
Figure 00000009
- calculation results. Note that the variance of residues
Figure 00000010
can be considered as a relative characteristic, while the value of L - as absolute. The calculated values for some signs are given in table. 2.

Таблица 2table 2 Дисперсии остатков и величина ошибки в зависимости от степени, в которую возводится независимая переменная.The dispersion of residuals and the magnitude of the error depending on the degree to which the independent variable is raised. Глубина инвазии опухолиTumor invasion depth Гистопатологическая градацияHistopathological gradation K=1K = 1 Su2=0,4319431Su2 = 0.4319431 L, %=13,11024L,% = 13.11024 k=1k = 1 Su2=0,8701608Su2 = 0.8701608 L, %=24,07504L,% = 24.07504 K=2K = 2 Su2=0,4103538Su2 = 0.4103538 L, %=11,67544L,% = 11.67544 k=2k = 2 Su2=0,8675915Su2 = 0.8675915 L, %=23,7342L,% = 23.7342 K=3K = 3 Su2=0,4014881Su2 = 0.4014881 L, %=11,13785L,% = 11.13785 k=3k = 3 Su2=0,8624043Su2 = 0.8624043 L, %=23,39204L,% = 23.39204 K=4K = 4 Su2=0,4003371Su2 = 0.4003371 L, %=11,03056L,% = 11.03056 k=4k = 4 Su2=0,8259581Su2 = 0.8259581 L, %=23,18447L,% = 23.18447 K=5K = 5 Su2=0,4002574Su2 = 0.4002574 L, %=11,02352L,% = 11.02352 k=5k = 5 Su2=0,8259577Su2 = 0.8259577 L, %=23,18445L,% = 23.18445 K=6K = 6 Su2=0,4003121Su2 = 0.4003121 L, %=11,02166L,% = 11.02166 k=6k = 6 Su2=0,8259585Su2 = 0.8259585 L, %=23,18439L,% = 23.18439 K=7K = 7 Su2=0,4008229Su2 = 0.4008229 L, %=11,05327L,% = 11.05327 k=7k = 7 Su2=0,8259575Su2 = 0.8259575 L, %=23,18434L,% = 23.18434 K=8K = 8 Su2=0,4002176Su2 = 0.4002176 L, %=11,00041L,% = 11,00041 k=8k = 8 Su2=0,8259578Su2 = 0.8259578 L, %=23,18446L,% = 23.18446 K=9K = 9 Su2=0,4002187Su2 = 0.4002187 L, %=11,00248L,% = 11.00248 k=9k = 9 Su2=0,825958Su2 = 0.825958 L, %=23,18443L,% = 23.18443 K=10K = 10 Su2=0,4002178Su2 = 0.4002178 L, %=10,99883L,% = 10.99883 k=10k = 10 Su2=0,8259577Su2 = 0.8259577 L, %=23,18447L,% = 23.18447 K=11K = 11 Su2=0,4002179Su2 = 0.4002179 L, %=10,9999L,% = 10,9999 k=11k = 11 Su2=0,8259567Su2 = 0.8259567 L, %=23,18447L,% = 23.18447 K=12K = 12 Su2=0,4002183Su2 = 0.4002183 L, %=10,9999L,% = 10,9999 k=12k = 12 Su2=0,8259581Su2 = 0.8259581 L, %=23,18448L,% = 23.18448 K=13K = 13 Su2=0,4002185Su2 = 0.4002185 L, %=10,99938L,% = 10,99938 k=13k = 13 Su2=0,8259577Su2 = 0.8259577 L, %=23,18433L,% = 23.18433 K=14K = 14 Su2=0,4002182Su2 = 0.4002182 L, %=10,99889L,% = 10.99889 k=14k = 14 Su2=0,8259575Su2 = 0.8259575 L, %=23,1851L,% = 23.1851 K=15K = 15 Su2=0,4002178Su2 = 0.4002178 L, %=11,00029L,% = 11,00029 k=15k = 15 Su2=0,8259566Su2 = 0.8259566 L, %=23,18443L,% = 23.18443

Для остальных признаков характер изменения дисперсии остатков и величин ошибок аналогичен. Как следует из данных табл.2, увеличение порядка полинома k практически не приводит к уменьшению дисперсии остатков и величин ошибок. Поэтому можно воспользоваться уравнением множественной линейной регрессииFor other signs, the nature of the change in the variance of residuals and error values is similar. As follows from the data in Table 2, an increase in the order of the polynomial k practically does not lead to a decrease in the variance of residuals and error values. Therefore, we can use the multiple linear regression equation

Figure 00000011
Figure 00000011

В дальнейшем использованием некоторых косвенных статистических оценок попытаемся оправдать этот выбор.In the future, using some indirect statistical estimates, we will try to justify this choice.

Остановимся коротко на МНК. Дано n штук строк наблюдений xi0, xi1, xi2, …, xim, yi, где xi0=1 - фиктивная переменная. Тогда, если положить чтоLet us dwell briefly on the least-squares method. Given n pieces of observation lines x i0 , x i1 , x i2 , ..., x im , y i , where x i0 = 1 is a dummy variable. Then if we put that

Figure 00000012
Figure 00000012

то уравнение (6) в матричной форме запишем как y=Xa.then we write equation (6) in matrix form as y = Xa.

Необходимо найти значения коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии, для которых сумма квадратов отклонений опытных и теоретических значений зависимой переменнойIt is necessary to find the values of the coefficients of the multiple linear regression equation for which the sum of the squared deviations of the experimental and theoretical values of the dependent variable

Figure 00000013
Figure 00000013

где n - объем выборки, минимальна. Соотношение (8) есть функция от m+1 переменной (a0, a1, …, am). Известно, что функция от m+1 переменной может достигать свой локальный экстремум, когда все ее частные производные обращаются в нуль одновременно. Выполняя последнее, получим систему линейных алгебраических уравнений, называемую нормальной системой, с m+1 неизвестной в матричной форме X'Xa=X'y, решение которой a=(X'X)-1X'y и позволит найти неизвестные значения a0, a1, …, am, при которых (7) достигает свой минимум (Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983). Где X - матрица отдельных значений информативных признаков, символ "верхний штрих" означает операцию транспонирования матрицы, символ "-1" означает операцию вычисления обратной матрицы.where n is the sample size is minimal. Relation (8) is a function of m + 1 variable (a 0 , a 1 , ..., a m ). It is known that a function of a m + 1 variable can reach its local extremum when all its partial derivatives vanish simultaneously. Performing the latter, we obtain a system of linear algebraic equations, called a normal system, with m + 1 unknown in matrix form X'Xa = X'y, the solution of which a = (X'X) -1 X'y and allows you to find unknown values a 0 , a 1 , ..., a m , at which (7) reaches its minimum (Sachs L., 1976, Ferster E., 1983). Where X is the matrix of individual values of informative features, the symbol "top stroke" means the transpose of the matrix, the symbol "-1" means the operation of calculating the inverse matrix.

Получены следующие коэффициенты соотношения (a): свободный член (a0)=-1,35, глубина инвазии опухоли в стенку мочевого пузыря (a1)=0,26, гистологический тип рака мочевого пузыря (a2)=0,13, гистопатологическая градация рака мочевого пузыря (a3)=0,22, чувствительность опухоли к ПХТ (a4)=0,47, объем проведенного лечения (a5)=0,37, заболевания мочеполовой системы, приводящие к инфравезикальной обструкции (a6)=0,15, локализация опухоли (a7)=0,06.The following ratio coefficients (a) were obtained: free member (a0) = - 1.35, depth of tumor invasion into the bladder wall (a1) = 0.26, histological type of bladder cancer (a2) = 0.13, histopathological grade of cancer bladder (a3) = 0.22, tumor sensitivity to PCT (a4) = 0.47, treatment volume (a5) = 0.37, diseases of the genitourinary system leading to infravesical obstruction (a6) = 0.15, localization tumors (a7) = 0.06.

По имеющимся данным (n=1248, m=7), найдены МНК-оценок коэффициентов соотношения (5) и доверительные интервалы (Л.Г. - левая граница, П.Г. - правая граница).According to available data (n = 1248, m = 7), MNC estimates of the coefficients of the ratio (5) and confidence intervals (L.G. - left border, P.G. - right border) were found.

Коэффициент линейной корреляции Ryx характеризует степень тесноты связи между величинами x, y (Закс Л., 1976).The linear correlation coefficient R yx characterizes the degree of tightness of the relationship between the values of x, y (Sachs L., 1976).

Коэффициент множественной корреляции используется для характеристики тесноты связи между зависимой величиной y и несколькими независимыми величинами x1, x2, …, xm и вычисляется по уравнению (Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983):The multiple correlation coefficient is used to characterize the tightness of the relationship between the dependent quantity y and several independent values x 1 , x 2 , ..., x m and is calculated by the equation (Sachs L., 1976, Ferster E., 1983):

Figure 00000014
Figure 00000014

где yi - исходные данные,

Figure 00000015
- результаты расчетов по формуле (5),where y i - source data,
Figure 00000015
- calculation results according to the formula (5),

Figure 00000016
- среднее значение зависимой переменной.
Figure 00000016
- the average value of the dependent variable.

(Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983).(Sachs L., 1976; Forster E., 1983).

Для характеристики же тесноты связи между зависимой величиной y и несколькими независимыми величинами x1, x2, …, xm вычислен коэффициент множественной корреляции, который оказался равным Ry.12…m=0,73 (F наблюдаемая=156,1; F критическая=2,0), что указывает на высокую тесноту связи между величинами y и x1, x2, …, xm, и может служить косвенным оправданием выбора функции в виде уравнения множественной линейной регрессии.To characterize the tightness of the relationship between the dependent quantity y and several independent values x 1 , x 2 , ..., x m , the multiple correlation coefficient was calculated, which turned out to be equal to R y.12 ... m = 0.73 (F observed = 156.1; F critical = 2.0), which indicates a high tightness of the relationship between y and x 1 , x 2 , ..., x m , and can serve as an indirect justification for choosing a function in the form of a multiple linear regression equation.

Для рассматриваемых данных коэффициент множественной корреляции оказался равным Ry.12…m=0,73 (F наблюдаемая=156,1; F критическая=2,0), что практически не отличается от единицы и указывает на высокую тесноту связи между величинами y и x1, x2, …, xm, и в связи с этим может служить косвенным оправданием выбора функции в виде уравнения множественной линейной регрессии (6). Заметим, что для 17 признаков (включая возраст и пол пациента, объем проведенного оперативного вмешательства, ультразвуковую структуру рака мочевого пузыря, размер опухоли, характер ее роста и стадию рака по TNM) коэффициент множественной корреляции оказался равным Ry.12…m=0,73, практически не отличается от указанного выше, что косвенно подтверждает исключение 10 признаков из рассмотрения.For the data under consideration, the multiple correlation coefficient turned out to be equal to R y.12 ... m = 0.73 (F observed = 156.1; F critical = 2.0), which practically does not differ from unity and indicates a high tightness of the relationship between y and x 1 , x 2 , ..., x m , and in this regard can serve as an indirect justification for choosing a function in the form of a multiple linear regression equation (6). Note that for 17 signs (including the age and gender of the patient, the volume of surgery, the ultrasound structure of bladder cancer, the size of the tumor, the nature of its growth and the stage of cancer according to TNM), the multiple correlation coefficient turned out to be R y.12 ... m = 0 73, practically does not differ from the above, which indirectly confirms the exclusion of 10 signs from consideration.

Для определения прогноза отдаленных результатов органосохраняющего лечения рака мочевого пузыря, зная значения a, достаточно подставить в формулу y=a0+a1x+a2x+a3x+a4x+a5x+a6x+a7x, где x - числовое значение, которое берется для конкретного пациента и выбирается из таблицы 1 в зависимости от вида и степени параметров прогностических факторов (a1-a7). Изложенная методика может быть использована для прогнозирования исхода органосохраняющего лечения у отдельно взятого пациента. Для нахождения прогноза, если коэффициенты a0, a1, …, am найдены по МНК, достаточно в соотношение (6) подставить отдельные значения признаков пациента в виде вектора x, и вычислить

Figure 00000017
. Для вычисленного прогноза
Figure 00000018
может быть построен доверительный интервал для уровня значимости α=0,01 с использованием неравенств
Figure 00000019
, где tf,α - квантиль t-распределения при заданном уровне значимости α и числе степеней свободы f=n-m-1,
Figure 00000020
, где X - матрица отдельных значений информативных признаков, символ "верхний штрих" означает операцию транспонирования, символ "-1" означает операцию вычисления обратной матрицы (Закс Л., 1976, Ферстер Э., 1983). Тогда с вероятностью P=0,99 (1-α) можно утверждать, что истинное значение
Figure 00000021
при фиксированных значениях признаков x отдельного пациента находится в этом интервале.To determine the prognosis of the long-term results of organ-preserving treatment of bladder cancer, knowing the values of a, it is enough to substitute in the formula y = a 0 + a 1 x + a 2 x + a 3 x + a 4 x + a 5 x + a 6 x + a 7 x, where x is the numerical value that is taken for a particular patient and is selected from table 1 depending on the type and degree of parameters of prognostic factors (a 1 -a 7 ). The described method can be used to predict the outcome of organ-preserving treatment in a single patient. To find the forecast, if the coefficients a 0 , a 1 , ..., a m are found by the least-squares method, it is sufficient to substitute the individual values of the patient’s signs in the form of the vector x in relation (6) and calculate
Figure 00000017
. For the calculated forecast
Figure 00000018
a confidence interval can be constructed for the significance level α = 0.01 using the inequalities
Figure 00000019
, where t f, α is the quantile of the t-distribution for a given significance level α and the number of degrees of freedom f = nm-1,
Figure 00000020
where X is the matrix of individual values of informative features, the symbol "top stroke" means the transpose operation, the symbol "-1" means the operation of computing the inverse matrix (Sachs L., 1976, Ferster E., 1983). Then with probability P = 0.99 (1-α) it can be stated that the true value
Figure 00000021
at fixed values of signs x of an individual patient is in this interval.

Способ позволяет рассчитывать величину прогноза рака мочевого пузыря и доверительный интервал. Прогноз считается хорошим (безрецидивная выживаемость 10 и более лет), если у находится в интервале 0-2,5; прогноз считается удовлетворительным (безрецидивная выживаемость от 5 до 10 лет), если число находится в интервале 2,6-3,5; прогноз считается сомнительным (выживаемость больного более 5 лет, но возник рецидив заболевания), если значение y находится в интервале 3,6-4,5; прогноз считается неудовлетворительным (летальный исход в течение 5 лет), если величина y превышает 4,6.The method allows you to calculate the magnitude of the prognosis of bladder cancer and confidence interval. The prognosis is considered good (relapse-free survival of 10 years or more), if u is in the range of 0-2.5; the prognosis is considered satisfactory (relapse-free survival from 5 to 10 years), if the number is in the range of 2.6-3.5; the prognosis is considered doubtful (the patient's survival is more than 5 years, but a relapse of the disease has occurred) if the y value is in the range of 3.6-4.5; the forecast is considered unsatisfactory (lethal outcome within 5 years) if y exceeds 4.6.

Так как значения информативных признаков состоят из значений натурального ряда (от 0 до 6), а величина прогноза, в общем случае, не будет принимать целые значения, то можно говорить лишь о попадании в интервал, границы которого равноотстоят от целочисленных значений. Прогноз считается хорошим (безрецидивная выживаемость 5 и более лет), если число находится в интервале 0-1,5; прогноз считается сомнительным (выживаемость больного более 5 лет, но возник рецидив заболевания), если число находится в интервале 1,6-2,5; прогноз считается неудовлетворительным (летальный исход в течение 5 лет), если число превышает 2,6.Since the values of informative signs consist of the values of the natural series (from 0 to 6), and the forecast value, in the general case, will not take integer values, we can only talk about falling into an interval whose boundaries are equally spaced from integer values. The prognosis is considered good (relapse-free survival of 5 years or more), if the number is in the range of 0-1.5; the prognosis is considered doubtful (the patient's survival is more than 5 years, but a relapse of the disease has occurred), if the number is in the range of 1.6-2.5; the forecast is considered unsatisfactory (fatal outcome within 5 years) if the number exceeds 2.6.

Использование данной методики позволяет рассчитать индивидуальный прогноз возможности применения органосохраняющего лечения для каждого пациента перспективно. Используя программу, можно разработать комплекс мер по третичной профилактике заболевания, подобрать необходимый объем терапии, учитывающий индивидуальные особенности.Using this technique allows you to calculate an individual prognosis of the possibility of using organ-preserving treatment for each patient prospectively. Using the program, it is possible to develop a set of measures for the tertiary prevention of the disease, to select the necessary volume of therapy, taking into account individual characteristics.

Пример. Больной С., 72 года. Жалобы при поступлении на макрогематурию. Считает себя больным в течение 3 месяцев, когда впервые появилась примесь крови в моче. Пациенту проведено клинико-лабораторное обследование. Выявлена опухоль мочевого пузыря 32×25 мм на левой боковой стенке ((a7)=0,06×1=0,06) с инвазией в мышечный слой (по данным УЗИ и КТ) ((a1)=0,26×3=0,78). Взята биопсия опухоли - умереннодифференцированный ((a3)=0,22×2=0,44) переходноклеточный рак ((a2)=0,13×1=0,13). Из сопутствующих заболеваний мочеполовой системы у пациента - доброкачественная гиперплазия предстательной железы ((a6)=0,15×2=0,30). Больному поставлен диагноз: рак мочевого пузыря T2aN0M0G2. Пациенту проведена неоадъювантная полихимиотерапия препаратами 5-фторурацил, циклофосфан, винбластин, метарексат, доксорубицин, цисплатин с эффектом частичной регрессии опухоли ((a4)=0,47×2=0,94). Рассчитан прогноз заболевания по формуле y=a0+a1x+a2x+a3x+a4x+a5x+a6x+a7x. Получены следующие данные y=(a0)-1,35+(a7)0,06+(a1)0,78+(a3)0,44+(a2)0,13+(a6)0,30+(a4)0,94+(a5)=1,30+(a5). Подобран способ лечения данного пациента - комплексное органосохраняющее с применением трансуретральной резекции опухоли ((a5)=0,37×2=0,74). Т.о. прогноз (y)=1,30+0,74=2,04, что считается хорошим (безрецидивная выживаемость 10 и более лет), т.к. y находится в интервале 0-2,5. Пациент находился на диспансерном наблюдении в течение 10 лет, пациент жив, рецидива опухоли не выявлено.Example. Patient S., 72 years old. Complaints on admission to macrohematuria. Considers himself ill for 3 months, when an impurity of blood in the urine first appeared. The patient underwent a clinical laboratory examination. A 32 × 25 mm bladder tumor was detected on the left side wall ((a7) = 0.06 × 1 = 0.06) with invasion into the muscle layer (according to ultrasound and CT) ((a1) = 0.26 × 3 = 0.78). Tumor biopsy was taken - moderately differentiated ((a3) = 0.22 × 2 = 0.44) transitional cell carcinoma ((a2) = 0.13 × 1 = 0.13). Of the accompanying diseases of the genitourinary system in a patient, benign prostatic hyperplasia ((a6) = 0.15 × 2 = 0.30). The patient was diagnosed with bladder cancer T2aN0M0G2. The patient underwent neoadjuvant chemotherapy with 5-fluorouracil, cyclophosphamide, vinblastine, metarexate, doxorubicin, cisplatin with the effect of partial tumor regression ((a4) = 0.47 × 2 = 0.94). The disease prognosis was calculated using the formula y = a 0 + a 1 x + a 2 x + a 3 x + a 4 x + a 5 x + a 6 x + a 7 x. The following data were obtained y = (a0) -1.35+ (a7) 0.06+ (a1) 0.78+ (a3) 0.44+ (a2) 0.13+ (a6) 0.30+ (a4 ) 0.94+ (a5) = 1.30 + (a5). A method of treating this patient was selected - complex organ-preserving using transurethral tumor resection ((a5) = 0.37 × 2 = 0.74). T.O. forecast (y) = 1.30 + 0.74 = 2.04, which is considered good (relapse-free survival of 10 years or more), because y is in the range of 0-2.5. The patient was under follow-up for 10 years, the patient is alive, no tumor recurrence was detected.

Разработанный способ прогноза может быть использован для оценки течения и прогноза рака мочевого пузыря в клинической практике для каждого отдельного пациента проспективно. Способ лежит в основе комплекса мер по третичной профилактике рака мочевого пузыря, позволяющих пациентам с высоким риском рецидива и летального исхода подобрать необходимый объем лечения, рекомендации по послеопрационному мониторингу и образу жизни.The developed forecast method can be used to evaluate the course and prognosis of bladder cancer in clinical practice for each individual patient prospectively. The method lies at the heart of a set of measures for tertiary prevention of bladder cancer, allowing patients with a high risk of relapse and death to choose the necessary amount of treatment, recommendations for post-operative monitoring and lifestyle.

Claims (1)

Способ прогнозирования отдаленных результатов лечения рака мочевого пузыря с использованием корреляционно-регрессионного анализа, отличающийся тем, что в процессе выполнения способа определяют глубину инвазии опухоли в стенку мочевого пузыря (a1), гистологический тип рака мочевого пузыря (a2), гистопатологическая градация рака мочевого пузыря (a3), чувствительность опухоли к ПХТ (a4), объем проведенного лечения (a5), заболевания мочеполовой системы, приводящие к инфравезикальной обструкции (a6), локализация опухоли (a7), затем определяют прогноз отдаленных результатов лечения рака мочевого пузыря по формуле: y=a0+a1x+a2x+a3x+a4x+a5x+a6x+a7x, где a0(свободный член)=-1,35, a1=0,26, a2=0,13, a3=0,22, a4=0,47, a5=0.37, a6=0,15, a7=0,06, x - числовое значение, которое берется для конкретного пациента и выбирается из таблицы 1, приведенной в описании, в зависимости от вида и степени параметров прогностических факторов (a1 - a7), при этом прогноз считается хорошим, если y находится в интервале 0-2,5, прогноз считается удовлетворительным, если число находится в интервале 2,6-3,5, прогноз считается сомнительным, если значение y находится в интервале 3,6-4,5, прогноз считается неудовлетворительным, если величина y превышает 4,6. A method for predicting long-term results of treatment of bladder cancer using correlation and regression analysis, characterized in that during the process, the depth of tumor invasion into the bladder wall is determined (a 1 ), the histological type of bladder cancer (a 2 ), histopathological gradation of bladder cancer bladder (a 3 ), tumor sensitivity to PCT (a 4 ), the volume of treatment (a 5 ), diseases of the genitourinary system leading to infravesical obstruction (a 6 ), tumor localization (a 7 ), then determine prognosis of long-term results of treatment of bladder cancer according to the formula: y = a 0 + a 1 x + a 2 x + a 3 x + a 4 x + a 5 x + a 6 x + a 7 x, where a 0 (free member) = -1.35, a 1 = 0.26, a 2 = 0.13, a 3 = 0.22, a 4 = 0.47, a 5 = 0.37, a 6 = 0.15, a 7 = 0 , 06, x is a numerical value that is taken for a particular patient and is selected from table 1 in the description, depending on the type and degree of parameters of prognostic factors (a 1 - a 7 ), while the prognosis is considered good if y is in in the range of 0-2.5, the forecast is considered satisfactory, if the number is in the range of 2.6-3.5, the forecast is considered doubtful, if y is in the range of 3.6–4.5; the forecast is considered unsatisfactory if y exceeds 4.6.
RU2010127349/14A 2010-07-05 2010-07-05 Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment RU2456926C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010127349/14A RU2456926C2 (en) 2010-07-05 2010-07-05 Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010127349/14A RU2456926C2 (en) 2010-07-05 2010-07-05 Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2010127349A RU2010127349A (en) 2012-01-10
RU2456926C2 true RU2456926C2 (en) 2012-07-27

Family

ID=45783463

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010127349/14A RU2456926C2 (en) 2010-07-05 2010-07-05 Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2456926C2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105653866A (en) * 2015-12-31 2016-06-08 北京千安哲信息技术有限公司 Disease factor data processing method and system
RU2641170C1 (en) * 2017-08-15 2018-01-16 Олег Борисович Лоран Method for bladder cancer course prediction

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2351285C1 (en) * 2008-01-18 2009-04-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Method of forecasting five years' relapse-free survival value of sick with cancer of prostate after radical prostatectomy

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2351285C1 (en) * 2008-01-18 2009-04-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Method of forecasting five years' relapse-free survival value of sick with cancer of prostate after radical prostatectomy

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
формула, реферат. PARTIN A.W. et al. The use of prostatic-specific antigen, clinical stage and Gleason score to predict pathological stage in men with localized prostate cancer. - J.Urol, 1993, vol. 150, N1, p.110-114, реферат. INAGAKI T. et al. Preoperative parameters, including percent of positive biopsy cores, in predicting pathological findings after radical prostatectomy, Nippon Hinyokika Gakkai Zasshi. 2007 Mar; 98(3): 565-72. (реферат), [он-лайн], [найдено 02.09.2008], найдено из базы данных PubMed. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105653866A (en) * 2015-12-31 2016-06-08 北京千安哲信息技术有限公司 Disease factor data processing method and system
RU2641170C1 (en) * 2017-08-15 2018-01-16 Олег Борисович Лоран Method for bladder cancer course prediction

Also Published As

Publication number Publication date
RU2010127349A (en) 2012-01-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Harewood et al. Influence of EUS training and pathology interpretation on accuracy of EUS-guided fine needle aspiration of pancreatic masses
Svatek et al. Discrepancy between clinical and pathological stage: external validation of the impact on prognosis in an international radical cystectomy cohort.
Soave et al. The impact of tumor diameter and tumor necrosis on oncologic outcomes in patients with urothelial carcinoma of the bladder treated with radical cystectomy
Martens et al. Prospective, multicenter validation study of magnetic resonance volumetry for response assessment after preoperative chemoradiation in rectal cancer: can the results in the literature be reproduced?
Ku et al. Lymphovascular invasion as a prognostic factor in the upper urinary tract urothelial carcinoma: a systematic review and meta-analysis
Obermair et al. Nomogram to predict the probability of relapse in patients diagnosed with borderline ovarian tumors
RU2456926C2 (en) Method of predicting distant results of urinary bladder cancer treatment
Fagotti et al. Learning curve and pitfalls of a laparoscopic score to describe peritoneal carcinosis in advanced ovarian cancer
Achilli et al. Modest agreement between magnetic resonance and pathological tumor regression after neoadjuvant therapy for rectal cancer in the real world
Mair et al. Feasibility and diagnostic accuracy of using brain attenuation changes on CT to estimate time of ischemic stroke onset
Egawa et al. Clinical evaluation of a surgical difficulty score for laparoscopic cholecystectomy for acute cholecystitis proposed in the Tokyo Guidelines 2018
Tan et al. Defining factors associated with high-quality surgery following radical cystectomy: analysis of the British Association of Urological Surgeons Cystectomy Audit
Rizzo et al. Transanal endoscopic microsurgery after neoadjuvant radiochemotherapy for locally advanced extraperitoneal rectal cancer
Kopljar et al. Validation of a clinical score in predicting pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy
Debes et al. Curative rectal cancer surgery in a low-volume hospital: a quality assessment
RU2523138C1 (en) Method for prediction of risk of developing progression of disease following radiofrequency thermoablation of hepatic metastases from colorectal cancer
Cho et al. Applications of competing risks analysis in public health
Leleu et al. PCN255 ESTIMATION OF THE POTENTIAL IMPACT OF THE FRENCH CRC SCREENING PROGRAM BASED ON REAL-WORLD PARTICIPATION RATES
Leleu et al. PCN256 RESULTS FROM THE CALIBRATION OF A MICROSIMULATION COLON CANCER SCREENING FRENCH MODEL
Azevedo Dynamic prediction of a long-term survival in patients with early-stage breast cancer
Slongo et al. MP11-01
Sgourakis et al. Outcomes of transanal endoscopic microsurgery for T1 and T2 rectal cancer
Kenawy et al. Evaluation of Laparoscopic Colectomy for Colonic Cancer in Minia University Hospital (Two Years Follow Up).
US10042977B2 (en) Method utilizing repeat PSA screening for diagnosis of virulent prostate cancer
Jackson et al. Merkel cell carcinoma in East Yorkshire: A case series and literature review of current management

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20120706