pov3-21

ПОВОЛЖСКИЙ
ОНКОЛОГИЧЕСКИЙ
ВЕСТНИК
Том 12, №3. 2021
© И.Г. Гатауллин, А.Р. Савинова, 2021
УДК 618.11-007.6-07
АНАЛИЗ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ И ПРЕДИКТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ
ПО РАКУ ЯИЧНИКОВ
И.Г. Гатауллин 1 , А.Р. Савинова 2
1
Казанская государственная медицинская академия — филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО МЗ РФ, г. Казань
2
ГАУЗ «Республиканский клинический онкологический диспансер МЗ РТ», г. Казань
ANALYSIS OF PROGNOSTIC AND PREDICTIVE MODELS
OF OVARIAN CANCER
I.G. Gataullin 1 , A.R. Savinova 2
1
Kazan State Medical Academy — Branch Campus of the FSBEI FPE RMACPE MOH Russia, Kazan
2
Tatarstan Cancer Center, Kazan
Савинова Айгуль Рафисовна — врач-онколог онкологического отделения №9
ГАУЗ «Республиканский клинический онкологический диспансер МЗ РТ»
420029, г. Казань, Сибирский тракт, д. 29, тел. (843) 233-86-79, e-mail: aigulkazan@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-7048-4125
Savinova Aygul R. — oncologist of the Department №9 of the Tatarstan Cancer Center
29 Sibirskiy tract, Kazan, 420029, Russian Federation, tel. (843) 233-86-79, e-mail: aigulkazan@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-7048-4125
Реферат. Рак яичников остается актуальной проблемой здравоохранения в связи с высокой смертностью и высокой частотой
рецидивирования заболевания. В связи с этим, и особенно в течение последних трех десятилетий, учеными были
предприняты различные меры по выявлению факторов, способствующих развитию, прогрессированию, влияющих на чувствительность
к проводимому лечению и на общую выживаемость.
Для того, чтобы внедрить накопившиеся научные данные в клиническую практику и в наиболее простой форме преподнести
пациентам, а также для выбора того или иного метода лечения, в зависимости от индивидуального прогноза пациентов,
были разработаны прогностические и предиктивные модели, рассчитывающие вероятность того или иного события.
Целью настоящего исследования было проанализировать существующие данные относительно прогностических и предиктивных
моделей, которые прогнозируют риск развития рака яичников, а также эффективность химиотерапевтического
или хирургического лечения.
В рамках настоящего обзора были рассмотрены модели на основании различных статистических методов моделирования:
логистическая регрессия, искусственные нейронные сети, математическое моделирование, метод пропорциональных рисков
Кокса и т.д.
Для облегчения восприятия материала существующие модели были сгруппированы в следующие группы: модели, прогнозирующие
индивидуальный риск развития рака яичников, модели для дифференциальной диагностики новообразования
яичников, предиктивные модели для выбора метода лечения и модели, прогнозирующие прогрессирование заболевания.
Ключевые слова: прогнозирование индивидуального риска рака яичников, предиктивные модели рака яичников, прогностические
модели рака яичников, рецидив рака яичников.
Abstract. Ovarian cancer continues to be a major public health problem due to its high mortality and recurrence rate. Because
of this, and especially during the past three decades, scientists have taken various steps to identify factors that contribute to
development, progression, drug sensitivity, and overall survival.
In order to introduce the accumulated scientific data into clinical practice and to present them to patients in the simplest form,
as well as to choose one or another method of treatment depending on the individual prognosis of patients, prognostic and
predictive models calculating the probability of one or another event were developed.
The purpose of this study was to review existing data regarding prognostic and predictive models that predict the risk of ovarian
cancer, as well as the effectiveness of chemotherapy or surgery.
56
Клинические исследования