Обоснование прогностической оценки мышечно-инвазивного роста при хирургическом лечении рака мочевого пузыря

• Автор: Блинников, Алексей Анатольевич
• Шифр специальности: 14.00.27
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Саранск
• Количество страниц: 128 с. : 11 ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Эпидемиология рака мочевого пузыря

1.2. Прогностические критерии рака мочевого пузыря

1.2.1. Клинические факторы прогноза

1.2.2. Морфологические факторы прогноза

1.2.3. Биологические факторы прогноза

1.3. Современные аспекты хирургического лечения рака мочевого пузыря

1.3.1. Органосохраняющие операции при раке мочевого пузыря
1.3.2. Радикальная цистэктомия и методы деривации мочи
1.4. Проблема построения математической модели в медицине
ГЛАВА II. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1. Документальные источники данных
2.2. Характеристика клинического материала
2.3. Оценка лабораторных показателей
2.4. Инструментальные методы исследования
2.5. Методы исследования показателей иммунного статуса
2.6. Методика учета и статистической обработки результатов
исследований
ГЛАВА III. РЕЗУЛЬТАТЫ ОБСЛЕДОВАНИЯ БОЛЬНЫХ
3.1. Эпидемиология рака мочевого пузыря в Республике Мордовия
3.2. Прогностическая оценка демо1рафических показателей
3.3. Клинико-лабораторная характеристика рака мочевого пузыря
3.4. Эндоскопическая диагностика в оценке опухолевой инвазии мочевого пузыря

3.5. Иммунологические критерии мышечно-инвазивного рака мочевого
пузыря
3.5.1. Динамика некоторых цитокинов плазмы крови при раке мочевого пузыря
3.5.2. Изменения иммунологических показателей в зависимости
от стадии опухолевого роста
ГЛАВА IV. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЫШЕЧНОЙ ИНВАЗИИ ПРИ
РАКЕ МОЧЕВОГО ПУЗЫРЯ
4.1. Математическое моделирование прогноза мышечной инвазии при раке мочевого пузыря
4.2. Оценка эффективности прогностического алгоритма при мышечно-инвазивном раке мочевого пузыря
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ЗНО - злокачественные новообразования ЛИИ - лейкоцитарный индекс интоксикации МП - мочевой пузырь
ОРМП - открытая резекция мочевого пузыря
РМ11 - рак мочевого пузыря
РЦЭ - радикальная цистэктомия
СОЭ - скорость оседания эритроцитов
ТУР - трансуретральная резекция
ТУЭ - трансуретральная электрокоагуляция
УЗИ - ультразвуковое исследование
ФНО-а - фактор некроза опухоли-альфа
ЭУ - экскреторная урография
НЬ - гемоглобин, г/л
LQ - lower quartile (нижний квартиль)
М — средняя арифметическая выборочная Me - медиана Мо
Min - минимальное значение
Мах - максимальное значение
UQ - upper quartile (верхний квартиль)
ИФН-у - интерферон-гамма
о — стандартное или среднеквадартическое отклонение N - количество наблюдений
р — достоверность различий к физиологической константе df - degrees of freedom (число степеней свободы)
OR - odds ratio (отношение шансов)

ного исхода применяют логистическую регрессию, представляющую собой нелинейную функцию распределения вероятностей. Вероятность - это ожидаемая относительная частота некоторого события. Коэффициенты уравнения логистической регрессии определяются методом максимального правдоподобия, в основу которого положен принцип максимизации вероятности соответствия, адекватности прогнозируемых по моделям уровней показателя-отклика с наблюдающимися значениями этого показателя в выборке (Григорьев С.Г., Юнкеров В.И, Клименко Н.Б., 2001 Юнкеров В.И., Григорьев
С.Г., 2002). Для случая, когда исследуется положительный эффект при воздействии на объект множества контролируемых факторов уравнение логистической регрессии принимает вид:
ехр(/?0 + ДХ, +Д,Х2 +... + РкХк)
1 + ехр (Д0+ДХ1+Д2Х2+... + ДХ,)’ (1Л)
где р - вероятность положительного эффекта (0 <р< 1); До - константа; Дь Дг> Дк - коэффициенты X], Х2 ... Хк факторов; Хь Х2 ... Хк - текущие значения к факторов (Юнкеров В.И., Григорьев С.Г., 2002; Левандовский
A.Б., 2007). При прогнозе вероятности по (1.1) р > 0,5 принимают положительный эффект, при р < 0,5 - отрицательный результат.
Построение моделей для показателей состояния многомерных медицинских систем в зависимости от воздействующих на них факторов является важной задачей статистического анализа, выполняемого исследователями с применением современной информационной технологии (Новиков Д.А., 2005; Петри А., 2003, Платонов А.Е., 2000; Реброва О.Ю., 2002; Юнкеров
B.И., Григорьев С.Г., 2002), что в конечном итоге позволит прогнозировать процессы жизнедеятельности организма человека, и выстроить адекватную тактику обследования и лечения больного.