A Systems Approach to Modeling Catastrophic Risk and Insurability

This paper describes a spatial-dynamic, stochastic optimization model that takes account of the complexities and dependencies of catastrophic risks. Following a description of the general model, the paper briefly discusses a case study of earthquake risk in the Irkutsk region of Russia. For this purpose the risk management model is customized to explicitly incorporate the geological characteristics of the region, as well as the seismic hazards and the vulnerability of the built environment. In its general form, the model can analyze the interplay between investment in mitigation and risk-sharing measures. In the application described in this paper, the model generates insurance strategies that are less vulnerable to insolvency

Индекс ВИЗГ – новый мультипараметрический показатель для рака предстательной железы

Serum of 336 patients with primary prostate cancer (PC) with baseline total prostate-specific antigen level (totPSA) < 30.0 ng/ml was tested for free PSA (freePSA) and [-2]proPSA; %freePSA, %[-2]proPSA, prostate health index (phi), and a new index APHIG calculated using lab tests and taking into account age, T stage and Gleason score from biopsy were evaluated. Obtained data was compared to tumor stage (pTNM) and malignancy grade according to the Gleason score based on the final histological report after prostatectomy. APHIG has statistically significant benefits compared to PSA-associated markers for differentiation of clinically significant subgroups of PC: pT2c/pT3a/pT3b; local indolent PC/local aggressive/locally advanced/PC with regional metastases; total Gleason score 5–6/7(3 + 4)/7(4 + 3).В сыворотке крови 336 первичных больных раком предстательной железы (РПЖ) с исходным уровнем общего простатического специфического антигена (общПСА) < 30,0 нг/мл исследованы показатели свободного ПСА (свПСА), [-2]проПСА, определены %свПСА, %[-2]проПСА, индекс здоровья предстательной железы (ИЗП) и новый показатель ВИЗГ, рассчитанный на базе лабораторных анализов с учетом возраста, стадии Т и индекса Глисона по результатам биопсии. Полученные данные сопоставлены со стадией опухолевого процесса (pTNM) и степенью злокачественности опухоли по шкале Глисона в соответствии с окончательным гистологическим заключением после проведения простатэктомии. Показано, что ВИЗГ имеет статистически достоверное преимущество перед ПСА-ассоциированными маркерами в дифференцировке клинически значимых подгрупп РПЖ: pT2c/pT3a/pT3b; локализованный индолентный РПЖ/локализованный агрессивный/местно-распространенный/РПЖ с регионарными метастазами; сумма баллов по шкале Глисона 5–6/7(3 + 4)/7(4 + 3)

Итоги первого этапа валидации алгоритма ВИЗГ для уточнения стадирования рака предстательной железы до начала лечения

Background. We have previously described an algorithm APhiGT (Age, Prostate Health index, Gleason score, TNM stage) for staging of prostate cancer (PC) before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on an educational selection (ES) of 337 PC cases. The algorithm includes data about the age of patients, the levels of total prostate-specific antigen (PSA), free PSA, [-2]proPSA and the ranked data of the Gleason score (by biopsy results) and T (by TNM).Objective. Validation of APhiGT on the validation selection (VS) of 83 PC cases was carried out in this work.Materials and methods. ROC analysis was performed in ES and VS.Results and сonclusion. It is established that area under the curve (AUC), characterizing the ability to divide clinically significant subgroups of patients (Gleason score <7 vs. Gleason score ≥7, рТ2 vs. рТ3, localized indolent PC vs. localized aggressive PC) for APhiGT both in ES and VS was significantly higher than AUC for total PSA, %[-2]proPSA in free PSA and prostate health index. At the same time, in all clinical subgroups of patients AUC for VS was lower than AUC for ES, which may be due to a significantly smaller size of VS compared to ES.Введение. Ранее нами был описан алгоритм ВИЗГ (Возраст, Индекс Здоровья предстательной железы, сумма баллов по шкале Глисона, стадия TNM) для уточнения стадирования рака предстательной железы (РПЖ) до начала лечения. Алгоритм был разработан путем логистической регрессии на учебной выборке (УВ) из 337 наблюдений РПЖ. В алгоритм входят данные о возрасте пациентов, уровнях общего простатического специфического антигена (общПСА), свободного ПСА, [-2]проПСА и ранжированный показатель суммы баллов по шкале Глисона (по результатам биопсии) и ранжированный показатель Т (по TNMклассификации).Цель исследования – валидация ВИЗГ на валидационной выборке (ВВ) из 83 случаев РПЖ.Материалы и методы. Был проведен ROC-анализ в УВ и ВВ.Результаты и заключение. Установлено, что площадь под ROC-кривой (АUС), характеризующая способность разделять клинически значимые подгруппы больных (сумма баллов по шкале Глисона в соответствии с патоморфологическим заключением <7 / ≥7, рТ2 / рТ3, локализованный индолентный РПЖ / локализованный агрессивный РПЖ) для ВИЗГ как в УВ, так и в ВВ, существенно превосходила АUС для общПСА, доли [-2]проПСА в свободном ПСА и индекса здоровья предстательной железы. В то же время во всех клинических подгруппах больных АUС для ВВ была меньше, чем для УВ, что может быть обусловлено существенно меньшим объемом ВВ по сравнению с УВ.

Валидация пороговых решающих правил и калькулятора для алгоритма ВИЗГ, предназначенного для уточнения стадии рака предстательной железы до начала лечения

Background. We have previously described an algorithm APhiG (Age of patients, Prostate health index and Gleason score), for staging of prostate cancer before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on a training dataset and validated on a validation dataset (VD). Objective. Validation of threshold decision rules and a program for APhiG calculation on the VD.Materials and methods. ROC curve analysis on VD (83 cases).Results and conclusion. It was shown that sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, diagnostic accuracy threshold decision rules and area under the curve (AUC) for APhiG in the VD (n = 83) not significantly different from those indicators in the training dataset (n = 337), which was the basis for the algorithm APhiG development.Введение. Ранее нами был описан алгоритм ВИЗГ (Возраст, Индекс Здоровья предстательной железы, сумма баллов по шкале Глисона), предназначенный для уточнения стадирования рака предстательной железы (РПЖ) до начала лечения. Алгоритм разработан путем логистической регрессии на учебной выборке и валидирован на валидационной выборке (ВВ) данных.Цель исследования – валидация пороговых решающих правил и программы-калькулятора для алгоритма ВИЗГ на ВВ данных.Материалы и методы. ROC-анализ данных ВВ (n = 83).Результаты и заключение. Показано, что чувствительность, специфичность, положительное и отрицательное прогностические значения, диагностическая точность пороговых решающих правил и площадь под кривой (АUC) для ВИЗГ по результатам ROC-анализа данных ВВ, включающей 83 случая РПЖ, достоверно не отличаются от показателей, рассчитанных по данным учебной выборки, на основании которой был разработан алгоритм ВИЗГ, состоящей из 337 наблюдений РПЖ

Water treatment chemicals: trends and challenges

The addition of water treatment chemicals has always been considered as a standard operation in water and wastewater treatment. The concentration of chemicals was usually kept to the minimum necessary to achieve a good quality of potable or otherwise treated water. A significant interruption to the status-quo occurred more than 20 years ago after a severe and highly publicized outbreak of Cryptosporidium parvum oocysts. The strategic planning after the outbreak was to shift from physical-chemical to physical treatment methods, such as membrane filtration and UV disinfection. As such, the new procedures were supposed to eliminate the threat of water contamination through a minor addition of chemicals. Such was the mistrust and disappointment with water treatment chemicals themselves. Indeed, water treatment technologies are now using novel physical treatment methods. Membranes largely replaced granular filtration, and UV is paving the way towards minimization or elimination of the use of classic disinfection chemicals, such as chlorine and its derivatives. Yet, far from the “high-tech” revolution in water treatment technologies actually reducing the use of chemicals, the latter has in fact been significantly increased. The “conventional” chemicals used for pre-treatment, disinfection, corrosion prevention, softening and algae bloom depression are all still in place. Furthermore, new groups of chemicals such as biocides, chelating agents and fouling cleaners are currently used to supplement them. These latter are the chemicals needed to protect the high-tech equipment, to optimize the treatment, and to clean the equipment between uses. The health effects of the new chemicals introduced into water are yet to be fully established. Typically, a higher treatment efficiency requires effective chemicals, yet these are not always environmentally friendly. It seems obvious that the “high-tech” revolution currently affects the sustainability of water resources, and certainly not in a completely positive way. In short, the adverse effects of the introduction of such a significant amount of treatment chemicals into our sources of water are yet to be evaluated