Анализ факторов риска раннего рецидива при лимфоме Ходжкина (часть 1): прогностическая модель
Покупка
Основная коллекция
Тематика:
Онкология
Авторы:
Даценко П. В., Паньшин Георгий Александрович, Сотников Владимир Михайлович, Ивашин А. В., Гомболевский В. А.
Год издания: 2011
Кол-во страниц: 14
Дополнительно
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов
Перейти в содержание Вестника РНЦРР МЗ РФ N11. Текущий раздел: Онкология Анализ факторов риска раннего рецидива при лимфоме Ходжкина (часть 1): прогностическая модель Даценко П.В., Паньшин Г.А., Сотников В.М., Ивашин А.В, Гомболевский В.А. , ФГУ “Российский научный центр рентгенорадиологии” Минздравсоцразвития России, Москва Адрес документа для ссылки: http://vestnik.rncrr.ru/vestnik/v11/papers/dats_v11.htm Статья опубликована 30 сентября 2011 года. Идентификационный номер статьи в ФГУП НТЦ “ИНФОРМРЕГИСТР”: Сведения об авторах: Рабочий адрес: 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, д.86 , ФГУ «Российский Научный Центр Рентгенорадиологии» Даценко Павел Владимирович: д.м.н., в.н.с., отдел лучевой терапии РНЦРР, тел.: (495) 333-92-10, e-mail: pDacenko@rambler.ru Паньшин Георгий Александрович: д.м.н., проф., отдел лучевой терапии РНЦРР Тел.: 8 (915) 114-71-41, факс (495) 334-79-24, e-mail: g.a.panshin@mail.ru Сотников Владимир Михайлович: д.м.н., проф., отдел комбинированных методов лечения РНЦРР, тел.: (495) 333-91-80, e-mail: vmsotnikov@mail.ru Ивашин Алексей Владимирович: к.м.н., с.н.с., отдел лучевой терапии РНЦРР, тел.: (495) 333-82-31, e-mail: aivashin @rambler.ru Гомболевский Виктор Александрович: м.н.с., отдел лучевой рентгеновской диагностики РНЦРР, тел.: (926) 394-81-49, e-mail:g_victor@mail.ru Резюме В настоящее время критерии оценки эффективности лечения и созданные системы прогностических факторов не позволяют индивидуально предсказывать дальнейшее течение лимфомы Ходжкина и возникновение рецидива. По результатам комбинированного лечения 403 пациентов на ABVD-содержащих режимах химиотерапии (ABVD и СОРР(МОРР)/ABVD) создана модель, позволяющая оценить для
каждого пролеченного пациента процентную вероятность возврата заболевания. Информативными параметрами классификации стали: число массивно пораженных зон, класс GHSG, суммы уровней поражения шейно-надключичного, внутригрудного и абдоминального коллекторов, показатель степени регрессии. Индивидуальный прогноз раннего рецидива осуществляется при наличии у врача программы STATISTICA и электронной базы данных РНЦРР на 403 пациента, после внесения вышеуказанных параметров с помощью графы апостериорных вероятностей дискриминантного анализа осуществляется индивидуальный прогноз раннего рецидива. Статистически значимая классификация позволяет правильно интерпретировать эпизоды раннего рецидива в 92,6%, а отсутствия раннего рецидива – в 98,3% случаев. В то же время модель эффективно предсказывает не только возникновение рецидива в сроки менее 2 лет после начала комбинированного лечения, но и выделяет неблагоприятные группы с высокой вероятностью возврата заболевания и в более поздние сроки. Следует подчеркнуть высокую информативность классификации для весьма распространенного режима химиотерапии ABVD. Появившаяся возможность оценки вероятности возникновения рецидива для каждого пролеченного пациента представляет интерес для онкогематологов и лучевых терапевтов, занимающихся лечением лимфомы Ходжкина. Ключевые слова: лимфома Ходжкина, критерии оценки ответа, химиотерапия. Analysis of risk factors early recurrence in Hodgkin lymphoma (part 1): predictive models. Datsenko PV, Panshin GA, Sotnikov VM, Ivashin AV, Gombolevski VA Federal State Enterprise “Russian Scientific Center of Roentgen radiology” of Russian Health and Social Development Ministry, Moscow Summary Currently, criteria for evaluating the effectiveness of treatment and prognostic factors created a system does not allow an individual to predict the further course of Hodgkin's lymphoma and relapse. According to the results of combined treatment of 403 patients in ABVD-containing chemotherapy regimen (ABVD or СОРР(МОРР)/ABVD) produced a model which allows estimating for each treated patients, the percentage probability of return of the disease.