Факторы, влияющие на общую выживаемость при протоковой аденокарциноме головки поджелудочной железы. Опыт одного центра

Purpose. To identify major factors affecting the overall survival (OS). To select the cohort of patients with the best prognosis.Materials and methods. A retrospective analysis included data of 268 patients, 128 men and 140 women, with median age of 59±10,53 (30 to 83) years. For multivariate analysis of survival, patients were selected who underwent pancreaticoduodenectomy (PD) for ductal adenocarcinoma of the pancreatic head.Results. Our study demonstrated that histologically verified vascular invasion (detected only in 30 % of patients who underwent PD with resection of the major vessels) statistically significantly affected the OS. The increased CA19-9 level over 500 U / L (detected in 32,3 % of cases) is the factor that significantly worsens the OS. Patients with high grade adenocarcinoma have significantly better survival rates compared with patients who have moderately or poorly differentiated adenocarcinoma (p = 0.014; median 26 months, 95 % CI 4.4–47.6 versus median 17 months, 95 % CI 15–19, an median: 13 months, 95 % CI 5–21, respectively). Also, the use of adjuvant chemotherapy has a positive effect on long-term outcomes (p = 0.0001; median 26 months, 95 % CI 21.7–30.3 versus median 13 months, 95 % CI 11.3–14.7).Conclusion. A well-differentiated tumor and the use of adjuvant chemotherapy significantly increase the OS of patients. Poorly differentiated tumor, CA19-9 level over 500 U / mL and the histologically confirmed vascular invasion significantly worsen the prognosis of these patients.Цель. Определить ведущие факторы, оказывающие влияние на общую выживаемость (ОВ). Выделить когорту пациентов с наилучшим прогнозом заболевания.Материалы и методы. В ретроспективный анализ были включены 268 пациентов, 128 мужчин и 140 женщин средним возрастом 59±10,53 (от 30 до 83) лет. Для многофакторного анализа и анализа выживаемости отобраны больные, которым была выполнена гастропанкреатодуоденальная резекция (ГПДР) по поводу протоковой аденокарциномы головки поджелудочной железы.Результаты. В нашем исследовании показано, что на ОВ статистически значимо влияет морфологически подтвержденная инвазия опухоли в сосудистую стенку, которая выявилась лишь у 30% больных, перенесших ГПДР с резекцией магистральных сосудов. Уровень онкомаркера CА19-9 более 500 ЕД/л был выявлен в 32,3% случаях и является фактором, достоверно ухудшающим ОВ. Пациенты с высокодифференцированной аденокарциномой имеют достоверно лучшие показатели выживаемости по сравнению с больными, у которых выявлена умеренно-или низкодифференцированная аденокарцинома (р =0,014; медиана 26 месяцев, 95% ДИ 4,4–47,6 против медианы 17 месяцев, 95% ДИ 15–19, и медианы 13 месяцев, 95% ДИ 5–21). Кроме того, положительное влияние на отдаленные результаты оказывает применение адъювантной химиотерапии (ХТ) (р =0,0001; медиана 26 месяцев, 95% ДИ 21,7–30,3 против медианы 13 месяцев, 95% ДИ 11,3–14,7).Заключение. Высокая степень дифференцировки опухоли и применение ХТ в адъювантном режиме достоверно увеличивают ОВ пациентов. Низкая степень дифференцировки опухоли, уровень СА19-9 более 500 Ед/мл и гистологически верифицированная инвазия опухоли в стенку магистральных сосудов достоверно ухудшают прогноз этих пациентов

The use of machine learning “black boxes” explanation systems to improve the quality of school education

The paper describes development of a multi-criteria decision support system (MCDSS) to improve the quality of school education. It is proposed to apply interpretable machine learning models for making decisions on improving the quality of education in secondary schools. Existing DSS are based on the expert judgement, which can be subjective. In addition, the large amount of data and features makes manual analysis difficult. Our approach is referred to as MCDSS with “black boxes” explainer, it consists of three stages. First, we develop the target indicators that measure the quality of education. A set of four features of quality of education (Q-Edu) has been developed. Secondly, we build regression models that link the data of the national educational database (NEDB) with target indicators. Thirdly, we use machine learning model interpreters to develop recommendations. The disadvantage associated with the difficulties of interpreting the results of models is overcome by SHAP (SHapley Additive exPlanations), which is used as a basis for developing recommendations for what features of educational institution could be altered in order to improve quality indicators. Using the described process, we, in particular, revealed the positive impact of the location of the school, ratio of experienced teachers, sports, technical and art studios on Q-Edu indicators. The ratio of experienced teachers and, at the same time, young teachers younger than 25 year positively affects the number of significant student achievements. The proposed universal approach reduces the subjectivity and laboriousness of parameter significance determination in MCDSS