Matrix method of research in oncology

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Ways of determining whether objects or phenomena differ by comparing similar groups are well known. For example, uncontrolled and controlled ways of assessing differences in outcomes are used when evaluating treatments. Uncontrolled trials are conducted by evaluating outcomes in only one group of patients or by comparing them with previously treated patients (historical controls). Controlled clinical trials are prospective studies in which two groups of patients are compared and receive different treatments: one with a conventional treatment and the other with a new study.

Full Text

Способы определения различий объектов или явлений путем сравнения одинаковых групп общеизвестны. Так, при оценке методов лечения применяются неконтролируемые и контролируемые способы оценки различий в результатах. Неконтролируемые исследования проводятся путем оценки результатов лишь в одной группе больных или сравнение ведется с ранее леченными больными (исторический контроль). Контролируемые клинические испытания — проспективное исследование, в котором сопоставляемые две группы больных получают различные виды лечения: в одной — общепринятое, в другой — новое изучаемое [4, 5].

Достоинства кооперированных исследований следующие: они дают возможность получить достоверно обоснованное заключение о преимуществе того или иного метода лечения, значительно сократить сроки проведения исследования; собрать необходимое число наблюдений при редких формах заболевания; исключить влияние на конечный результат особенностей, характеризующих какое-либо одно учреждение; использовать ЭВМ и методы математического анализа.

В современных научных исследованиях, например в онкологии, кооперированные исследования занимают доминирующее положение [1].

Однако перспективные кооперированные рандомизированные исследования имеют и ряд недостатков: сложность внесения поправок в программы по ходу работы; неизбежное «постарение» методик во время исследования, длящегося от 3 до 5 лет; ретроспективный метод оценки результатов, снижающий преимущества проспективной программы; различия в подходах к оценке стадийности заболевания, дефекты отдельных разрабатываемых документов в связи с участием многих учреждений и врачей в выполнении единой программы, выход части больных из-под наблюдения и т. д. [3].

Известен также способ оценки методов лечения больных со злокачественными опухолями [2]. Он предусматривает: обработку значительного количества (не менее 1000 наблюдений) архивных историй болезни больных раком одной локализации из различных учреждений со сроком наблюдения не менее 10 лет, при этом обеспечивается возможность анализа достаточного числа разнообразных клинических форм и методов лечения;

работу с первичной документацией (истории болезни, протоколы операций и морфологических исследований, амбулаторные карты, справки загсов и районных онкологов и т. д.), что позволяет проследить отдаленные результаты у 83% больных;

перенесение всех данных из первичной документации на специально разработанную карту с последующей обработкой на ЭВМ;

возможность использования ЭВМ для ретроспективной рандомизации по методам лечения, подсчета эффективности методов лечения по критерию продолжительности жизни больных с вычислениями оптимальной ошибки.

Апробация описанного метода была проведена на примере рака молочной железы, при этом выявлен ряд его достоинств. В результате использования такого метода обработки документации удается создать архив данных, а в случае применения ЭВМ — банк данных, существенно повысить достоверность конечных результатов, расширить круг признаков, доступных для изучения, и избежать деонтологических недостатков, свойственных проспективным контролируемым исследованиям.

Приведенные способы в конечном счете сводятся к сравнению групп больных, получивших тот или иной вид лечения в целях установления различий. Значительные трудности возникают в оценке различий при сравнительно небольшом количестве сравниваемых объектов (явлений) и разнообразий их характеристик. Предлагаемый матричный способ определения различий объектов или явлений путем сравнения одинаковых групп основан на использовании архивного материала. Он включает в себя несколько этапов, каждый из которых представляет самостоятельную исследовательскую ценность и предполагает использование как ручной обработки данных, так и применение статистических методов и ЭВМ.

На первом этапе строят исходную матрицу данных, составленную из элементов, характеризующих каждый из объектов группы, подлежащий сравнению. В частном случае изучения клиники того или иного заболевания используют истории болезни. Матрицу составляют сведения об объектах или явлениях, число которых недостаточно для сравнения с контрольной группой либо изучаемые группы имеют очень разнородный состав.

Чрезвычайно важно выделить четко отработанный список параметров, по которым будет производиться подбор контрольной группы, и взять только те сведения, которые, по мнению исследователя, необходимы для решения задачи сравнения. Исследователь должен хорошо представлять себе еще до начала осуществления предлагаемого способа конкретные задачи сравнения и параметры, по которым оно будет осуществляться. В частном случае изучения отдельных форм рака молочной железы ими, очевидно, должны стать основные факторы прогноза рака данного органа: размеры опухоли, ее локализация в органе, гистологическая структура опухоли, наличие или отсутствие метастазов, их число и расположение, темп роста, возраст больной, менструальная функция и др.

На втором этапе из имеющегося архива по созданной матрице подбирают такое же число идентичных объектов или явлений, различающихся только по изучаемому признаку. При их сопоставлении сравнивают контрольный параметр, характеризующий изучаемый объект или явление, например продолжительность жизни, сроки появления рецидива и др. В заключение дают статистическую оценку достоверности установленных различий.

Поясним предлагаемый матричный способ определения различий объектов или явлений двумя примерами из работ, выполненных нашим коллективом.

В течение длительного времени не было возможности выяснить особенности клинических проявлений и исход рака молочной железы у больных сахарным диабетом. В литературе по указанному вопросу имеют место альтернативные суждения, что связано с разнообразием основного патологического процесса (рак молочной железы) и сравнительной редкостью сочетания данного заболевания с сахарным диабетом; это, в свою очередь, препятствует формированию достаточно больших сравнительных групп наблюдений. Предлагаемый способ создает такие возможности.

Мы располагаем архивом историй болезней 1366 больных раком молочной железы, леченных 10 и более лет тому назад, судьба которых точно установлена, а у 64% умерших выяснена причина смерти. Все истории болезней были перенесены на формализированные карты, пригодные для любой обработки, в том числе и на ЭВМ. Были взяты основные данные о 119 других больных, у которых рак молочной железы сочетался с сахарным диабетом. Из них у 21 женщины был инсулинозависимый тип сахарного диабета (1 тип), у 98 — инсулинонезависимый (2 тип). На них так же, как это было сделано с архивным материалом, заполнялись формализованные карты по всем признакам. Эти 119 карт послужили матрицей, по которой с помощью ЭВМ из архива были выбраны истории болезни 119 больных раком молочной железы, совпадавшие по 11 основным параметрам с данными больных, не страдавших сахарным диабетом. Для сравнения был избран критерий выживаемости.

В данном исследовании впервые с высокой степенью достоверности были установлены существенные различия в течении рака молочной железы в зависимости от типа сахарного диабета.

Аналогичная работа была проведена с целью выявления значимости врачебных ошибок для исхода рака молочной железы. В качестве матрицы использованы истории болезней 212 больных раком молочной железы, у которых имели место врачебные ошибки (запоздалый диагноз, отказ от дополнительных методов лечения при наличии показаний и т. п.). После формализации 212 историй болезни из архива с помощью ЕС ЭВМ-4030 были отобраны сведения о таком же числе подобных больных, леченных с соблюдением всех современных требований [6]. Для сравнения был избран критерий выживаемости методом Каплана—Мейера на машине СМ-4 [4]. Этот метод предусматривает расчет табличных показателей выживаемости в определенные моменты времени, характеризующиеся неблагоприятным исходом.

Мы приводим сведения о продолжительности жизни 212 больных, при анализе документации которых установлены какие-либо врачебные ошибки и данные о 212 точно таких же больных, у которых диагностика, лечение и организация с современных позиций были безупречными.

Из таблицы видно, что правильная организация медицинской помощи, точная диагностика и адекватное лечение существенно улучшают отдаленные результаты при раке молочной железы.

 

Таблица. Сравнительные данные по выживаемости больных раком молочной железы

Продолжительность жизни, годы

Ошибочный диагноз

Правильный диагноз

1

69,0±31,8

87,0±2,3

2

54,0±3,4

79,0±2,3

3

42,0±3,4

72,0±3,1

4

34,0±3,3

67,0±3,2

5

30,0±3,2

64,0±3,3

6

16,0±2,2

59,0±3,4

7

12,0±2,2

55,0±3,4

8

8,0±1,9

51,0±3,4

9

6,0±1,6

47,0±3,4

10

4,0±1,4

44,0±3,4

 

ВЫВОДЫ

1. На основе использования машинного архива медицинских документов можно ставить конкретные задачи по определению различий при сравнительно небольшом числе наблюдений.

2. Рекомендуем матричный способ определения различий, суть которого заключается в том, что изучаемая группа наблюдения является как бы матрицей для подбора из архива группы сравнения.

×

About the authors

Yu. Ya. Gritsman

Gertsen Moscow Order of the Red Banner of Labor Research Institute of Oncology

Author for correspondence.
Email: info@eco-vector.com
Russian Federation, Moscow

E. N. Slavnova

Gertsen Moscow Order of the Red Banner of Labor Research Institute of Oncology

Email: info@eco-vector.com
Russian Federation, Moscow

M. I. Chaplyuk

Gertsen Moscow Order of the Red Banner of Labor Research Institute of Oncology

Email: info@eco-vector.com
Russian Federation, Moscow

I. N. Batinov

Gertsen Moscow Order of the Red Banner of Labor Research Institute of Oncology

Email: info@eco-vector.com
Russian Federation, Moscow

M. A. Kunitsina

Gertsen Moscow Order of the Red Banner of Labor Research Institute of Oncology

Email: info@eco-vector.com
Russian Federation, Moscow

A. A. Motorin

Gertsen Moscow Order of the Red Banner of Labor Research Institute of Oncology

Email: info@eco-vector.com
Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 1989 Eco-Vector





This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies