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