Рева Сергей Александрович – кандидат медицинских наук, заведующий онкологическим отделением № 6 (андрологии и онкоурологии) НИЦ Урологии, ассистент кафедры онкологии ФПО
198332, г. Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
SPIN: 8021-1510,
AuthorID: 801853
Sergey A. Reva – Cand. Sci. (Med.), head of the department of oncology No. 6 (of andrology and oncourology), Research Institute of Urology, assistant of the department of oncology
6-8 Lva Tolstogo street, Saint-Petersburg 198332
SPIN: 8021-1510,
AuthorID: 801853
Арнаутов Александр Валерьевич – врач–уролог онкологического отделения № 6 (андрологии и онкоурологии) НИЦ Урологии
Санкт-Петербург
Aleksander V. Arnautov – Urologist of the Department of oncology No. 6 (of andrology and oncourology), Research Institute of Urology
Saint-Petersburg
Клиценко Ольга Анатольевна – кандидат биологических наук, доцент кафедры педагогики, философии и права
Санкт-Петербург
SPIN: 7354-3080,
AuthorID: 344162
Olga A. Klitsenko – Cand. Sci. (Biol.), associate professor of the Department of Pedagogy, Philosophy and Law
Saint-Petersburg
SPIN: 7354-3080,
AuthorID: 344162
Петров Сергей Борисович – доктор медицинских наук, профессор, руководитель клиники урологии ФПО
Санкт-Петербург
SPIN: 2230-2519,
AuthorID: 938083,
Scopus Author ID: 56624014200
Sergey B. Petrov – Dr. Sci. (Med.), professor, head of the research institute of urology
Saint-Petersburg
SPIN: 2230-2519,
AuthorID: 938083,
Scopus Author ID: 56624014200
Цель исследования. Изучение влияния факторов риска рецидива рака предстательной железы (РПЖ) после радикального хирургического лечения на неблагоприятное течение рецидива заболевания с формированием из совокупности наиболее значимых факторов модели, отражающей вероятность наступления рецидива.
Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ клинических, патоморфологических и периоперационных параметров 803 больных раком предстательной железы (РПЖ), которым выполнено радикальное хирургическое лечение в объеме радикальной простатэктомии. Средствами логистической регрессии была построена модель оценки риска рецидива для пациентов с РПЖ, в которую вошли 7 показателей, один из которых количественный (время между биопсией и началом лечения) и шесть категориальных (группа градации ISUP, cT, cN+, позитивный хирургический край, уровень простатического специфического антигена (ПСА) после операции, pN+). Построение логистической регрессионной модели заключалось в получении характеристик логистической функции Ψ для стандартного уравнения y = exp(ψ) / (1 + exp(ψ)).
Результаты. Определив коэффициенты для каждого из показателей, получено Ψ для оценки риска рецидива Ψ = 0,485 × X1 + 1,937 × X2 + 0,789 × X3 + 3,229 × X4 + 0,443 × X5 + 0,880 × X6 + 0,015 × X7–6,65. В формуле каждый из коэффициентов регрессии описывает размер вклада соответствующего фактора и является положительными. Таким образом, каждый из факторов модели увеличивает общий риск рецидива. Качество полученной модели определено показателем хи-квадрат = 284,3; p < 0,001; OR = 28,45. Чувствительность данной модели составила 86,6 %, специфичность – 81,5 %, диагностическая точность – 82,7 %.
Заключение. Построенная модель позволяет оценить вероятность рецидива после радикального лечения (РПЭ) больных раком предстательной железы в зависимости от степени выраженности набора предиктивных факторов прогноз положительного эффекта дается при y > 0,5, отрицательного при y ≤ 0,5, таких как группа градации ISUP, местная распространённость заболевания, клинически определяемое поражение лимфатических узлов, позитивный хирургический край, уровень ПСА через 1 мес. после операции более 0,09 нг/мл, наличие региональных метастазов, а также время между биопсией и началом лечения.
Purpose of the study. The study’s objective is to investigate the influence of risk factors for recurrence of prostate cancer (PCa) after radical surgical treatment on the unfavourable course of recurrence of the disease with the formation of a set of the most significant factors of a model that reflects the likelihood of relapse.
Materials and methods. A retrospective analysis of clinical, pathomorphological and perioperative parameters of 803 patients with PCa after radical prostatectomy was carried out. By means of logistic regression, a model for assessing the risk of recurrence for patients with prostate cancer was built, which included 7 indicators, one of which was measured by quantity (time between biopsy and start of treatment) and six categorical ones (ISUP grade group, cT, cN+, positive surgical margin, PSA level after surgery, pN+). The construction of a logistic regression model consisted in obtaining a characteristic of the logistic function Ψ for the standard equation y = exp(ψ) / (1 + exp(ψ)).
Results. Substituting the coefficients obtained for each of the indicators, we obtain Ψ to assess the risk of relapse Ψ = 0.485 × X1+ 1.937 × X2 + 0.789 × X3 + 3.229 × X4 + 0.443 × X5 + 0.880 × X6 + 0.015 × X7–6.65. In the resulting formula, each of the regression coefficients describes the size of the contribution of the corresponding factor. In our case, all regression coefficients were positive, which means that this factor increases the overall risk of relapse. The quality of the resulting model is determined by the chi-square = 284.3; p < 0.001; OR = 28.45. The sensitivity of this model was 86.6 %, specificity 81.5 %, diagnostic accuracy 82.7 %.
Conclusion. This model makes it possible to obtain the probability of recurrence after radical prostatectomy depending on the severity of a specific set of predictive signs (a positive effect is predicted for y > 0.5, a negative one for y ≤ 0.5) and the degree of influence of one or a group of predictive signs on the likelihood of relapse, such as the ISUP grade group, locally advanced disease, clinically detectable lymph node lesion, positive surgical margin, PSA level of more than 0.09 ng/ml 1 month after surgery, the presence of regional metastases and the time between biopsy and the start of treatment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.