Побудова прогностичної моделі оцінки ризику наявності метастазів медулярного раку щитоподібної залози із застосуванням бінарної логістичної регресії

Анотація

Медулярний рак щитоподібної залози часто супроводжується метастазами, тому потребує вчасного і адекватного оперативного втручання.

Мета роботи — оцінити прогностичну значущість та інформативність деяких клінічних показників з виділенням найбільш оптимальних і достовірних потенційних чинників при розробці математичного рівняння розрахунку ймовірності виявлення метастазів медулярного раку щитоподібної залози за відсутності їх клінічних та інструментальних ознак на доопераційному етапі.

Матеріали та методи. В дослідженні взяли участь пацієнти з медулярною карциномою щитоподібної залози без метастазів та з локорегіонарними метастазами. Для верифікації метастатичних депозитів проводили патоморфологічне дослідження за допомогою класифікації TNM (UICC). Для статистичної обробки результатів використовували програму StatPlus Pro v.7.6, статистичні калькулятори EpiTools та MedCalc, для оцінки ступеня впливу потенційних предикторів — технології Data Mining за допомогою надбудови інтелектуального аналізу даних для MS Office. Для оцінки діагностичної цінності тесту проводили ROC-аналіз та будували відповідну характеристичну криву з розрахунком площі під нею (за методом DeLong). Для операційних характеристик тестів розраховували 95 % довірчий інтервал за методом Вілсона. Результати вважали статистично значущими при p < 0,05.

Результати. Виявлено статистично значуще значення рівня базального кальцитоніну, статі пацієнта, багатофокусності та сумарного розміру пухлини в апріорній оцінці ризику метастазування медулярного раку щитоподібної залози, що дає змогу розглядати їх не лише як предиктори несприятливого прогнозу, а й як показники для індивідуального визначення обсягу оперативного втручання.

Висновки. Для оцінки прихованого метастазування метод бінарної логістичної регресії порівняно з монофакторним прогнозом за доопераційним рівнем кальцитоніну показав нижчу чутливість (0,77 та 0,89) і вищу специфічність (0,90 та 0,64). Удосконалення моделі потребує додаткового аналізу помилкових результатів тесту в навчальній вибірці. Запропонована прогностична модель завдяки виконанню розрахунків у програмі MS Excel дає змогу зручно і швидко отримати інформацію, тому може бути застосована як додатковий діагностичний інструмент при виборі методу хірургічного лікування.