Статистичний аналіз факторів, що невипадково впливають на виживаність жінок, хворих на рак грудної залози, за типами лікування
DOI:
https://doi.org/10.31767/su.1(100)2023.01.10Ключові слова:
рак грудної залози, виживаність, ад’ювантна терапія, модель Кокса, LLS криві, відносний ризик.Анотація
Проведений статистичний аналіз факторів, що невипадково впливають на виживаність жінок, хворих на онкологію грудної залози, за типами лікування в Україні за даними національного канцер-реєстру. Описана складність та неоднозначність проблеми вибору виду спеціального лікування, а саме: оперативного лікування та комбінованого оперативного лікування. Комбіноване оперативне лікування представлено у двох варіантах: як комбінація оперативного лікування та променевої терапії та як комбінація оперативного лікування, променевої терапії і хіміотерапії. За даними про пацієнток, які отримали лікування у Національному інституті раку, проведено статистичний аналіз, у рамках якого досліджено позитивні та негативні результати кожного виду спеціального лікування.
Обґрунтовано необхідність і здійснено перевірку припущення щодо пропорційності на основі графічного аналізу у розрізі групувальних факторів. На підставі отриманих результатів зроблені висновок, що до моделі можуть бути додані такі категоріальні фактори: тип лікування (групувальний фактор); вид операції; стадія хвороби.
Здійснено оцінювання та проаналізовано вплив факторів залежно від типу лікування. Доведено, що до моделі можуть бути додані ефекти взаємодії, наявність яких надає можливості розрахувати відносний ризик залежно від комбінації групи лікування та відповідного фактора. Серед усіх ефектів, доданих у модель, жоден із ефектів взаємодії не виявився статистично значущим. Це означає, що не можна робити висновки про взаємодію факторів за кожного типу лікування окремо. Інтерпретація усіх інших факторів, які виявилися істотними, була поширена на усю сукупність. Найбільшу прогностичну силу у моделі має фактор стадії хвороби, далі йде тип лікування та – у рівних пропорціях – вік і вид оперативного втручання. За результатами перевірки глобального тесту доведено можливість прогнозування виживаності для загальної моделі на рівні істотності 0,05.
Доведено, що ад’ювантна променева та хіміопроменева терапії дійсно знижують ризик настання рецидиву, проте цей отриманий результат не є цілком статистично валідним. Попри позитивний безрецидивний результат виживаність за групами все одно знижується і на це безперечно впливають зазначені типи лікування.
Завантаження
Посилання
Motuziuk, I. M., & Dumenko, O. M. (2020). Statystychnyi analiz faktoriv, shcho vplyvaiut na vyzhyvanist zhinok, khvorykh na rak hrudnoi zalozy, za vydamy spetsialnoho likuvannia [Statistical Analysis of Factors Influencing Survival of Women with Breast Cancer by Treatment Types]. Statystyka Ukrainy – Statistics of Ukraine, 1, 108–115. Doi: 10.31767/su. 1(88)2020.01.13
Lu, J., & Shen, D. (2014). Survival analysis approaches and new developments using SAS. Pharmaceutical Industry SAS Users Group Proceedings. Retrieved from https://www.pharmasug.org/proceedings/2014/PO/PharmaSUG-2014-PO02.pdf
Pro stvorennia ta vprovadzhennia medyko-tekhnolohichnykh dokumentiv zi standartyzatsii medychnoi dopomohy v systemi Ministerstva okhorony zdorovia Ukrainy: nakaz Ministerstva okhorony zdorovia Ukrainy vid 28.09.2012 r. № 751, stanom na 26.09.2018 r. [On the creation and implementation of medical and technological documents on the standardization of medical care in the system of the Ministry of Health of Ukraine: order of the Ministry of Health of Ukraine of September 28, 2012 No. 751, as of September 26, 2018]. www.dec.gov.ua.Retrieved from https://www.dec.gov.ua/wp-content/uploads/2019/11/751_1422_nakaz_moz.pdf [in Ukrainian].
Royston, P., Parmar, M. K., & Altman, D. G. (2008). Visualizing of survival in time-to-event studies: a compliment to Kaplan-Meier Plots. Journal of the National Cancer Institute, 100, 92–97. DOI:10.1093/jnci/djm265
Barton, B., & Peat, J. (2014). Medical statistics: a guide to data analysis and critical appraisal. (2nd ed.). Chichester, West Sussex; Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Ltd.
Petrie, A., Sabin, C. (2019). Medical Statistics at a Glance. (4th ed.). New York: Wiley – Blackwell.
Machin, D., Cheung, Y., & Palmar, M. (2006). Survival Analysis: A practiсal approach. (2nd ed.). John Wiley & Son, Ltd.
Bowers, D., House, A., & Owens, D. (2006). Understanding clinical papers. (2nd ed.). John Wiley and Sons Ltd.
Spruance, S. L., Reid, J. E., & Grace, M., & Samore, M. (2004). Minireview: Hazard ratio in clinical trial. Antimicrobial agents and chemotherapy, 48, 2787–2792. DOI: 10.1128/AAC.48.8.2787-2792.2004
Brierley, J. D., Gospodarowicz, M. K., & Wittekind, Ch. (Eds.). (2016). TNM Classification of Malignant Tumours. (8th Ed.). Retrieved from https://www.uicc.org/resources/tnm-classification-malignant-tumours-8th-edition
Rao, S. R., & Schoenfeld, D. A. (2007). Survival methods. Circulation, 115, 119–113. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.106.614859
Kovtun, N. V., Motuziuk, I. M., & Ganzha, R. O. (2018). Vykorystannia rehresii Koksa dlia prohnozuvannia vyzhyvanosti zhinok z mnozhynnymy zloiakisnymy novoutvorenniamy. [Using Cox Regression to Forecast of Survival of Women with Multiple Malignant Neoplasms]. Statystyka Ukrainy – Statistics of Ukraine, 4, 65–71.
DOI: 10.31767/su.4(83)2018.04.08




