| Доказательная медицина: внедрение современных технологий в диагностику и лечение дисгормональной патологии молочных желез
Доказательная медицина: внедрение современных технологий в диагностику и лечение дисгормональной патологии молочных желез
Доказательная медицина: внедрение современных технологий в диагностику и лечение дисгормональной патологии молочных желез
Л.С.Сотникова1, Е.В.Удут2, О.С.Тонких3, О.М.Гергет4 1ГБОУ ВПО Сибирский государственный медицинский университет Минздрава РФ, Томск; 2ФГБУ Научно-исследовательский институт фармакологии Сибирского отделения Российской академии медицинских наук, Томск; 3ООО Лечебно-диагностический центр Международного института биологических систем – Томск; 4ФГБОУ ВПО Национальный исследовательский Томский политехнический университет Министерства образования РФ
Среди патологии репродуктивной системы мастопатия занимает лидирующую позицию. Доброкачественные заболевания молочных желез выявляются у 25% женщин в возрасте до 30 лет и у 60% пациенток старше 40 лет. Наиболее часто наблюдается диффузная форма доброкачественной дисгормональной дисплазии молочных желез (№60 по Международной классификации болезней 10-го пересмотра – МКБ-10), составляющая 60–80% в популяции. На современном этапе следует рассматривать мастопатию как фоновое заболевание для развития рака молочных желез. Только ранняя диагностика патологии молочных желез на стадии диффузного гиперпластического процесса и проведение патогенетического лечения, а также наблюдение за этими пациентками реализуют профилактику рака молочной железы. Пока же мы наблюдаем страшную реальность – рак молочных желез в настоящий момент занимает 1-е место в онкологической заболеваемости и смертности женщин России [1–3].
Практическая медицина, как никакая другая деятельность, нуждается в разработке методов и критериев, обеспечивающих объективные обоснования принимаемых при обследовании пациентов решений. Доказательная медицина (evidence based medicine) становится технологией и философией современной медицины [4].
С 2009 г. выявление и лечение доброкачественной патологии молочных желез входит в обязанности специалиста акушера-гинеколога (приказ Минздрава РФ от 24.09.2008 №623 «О мерах по усовершенствованию акушерско-гинекологической помощи населению РФ», приказ Минздрава РФ от 02.10.2009 №808н «Об утверждении оказания акушерско-гинекологической помощи»). Однако практическая реализация должного встречает определенные затруднения.
Основой для выявления патологии молочных желез является применение ультразвукового исследования (УЗИ) и методов лучевой диагностики – маммографии, магнитно-резонансной томографии. Именно гинеколог должен стать для женщины первым специалистом для выбора дифференцированной тактики: ежегодное наблюдение, лечение диффузных форм мастопатии у гинеколога или направление к онкологу при выявлении узловых форм заболевания и рака молочных желез [5, 6]. Для этих целей наиболее удобным и доступным диагностическим методом является УЗИ. Однако на современном этапе мы имеем трудности, касающиеся интерпретации сонографических характеристик клинических форм диффузной мастопатии разными авторами, что затрудняет работу практикующего специалиста и не позволяет решить глобальную задачу, а именно – выполнить раннюю профилактику развития рака молочных желез [7–9].
Вопрос о наличии или отсутствии диффузной дисгормональной дисплазии молочных желез (ДДДМЖ) у пациентки, правильная интерпретация полученных клинико-анамнестических, лабораторных и эхоскопических данных, а также определение формы мастопатии у данной конкретной пациентки остаются острыми проблемами и в настоящее время. Данные проблемы ежедневно возникают у многих специалистов (гинекологов, онкологов, врачей ультразвуковой диагностики). В связи с этим назрела необходимость создания и использования в практической медицине алгоритмов с целью получения диагностических коэффициентов согласно современным требованиям доказательной медицины.
Цель исследования
Создание современной математической модели ультразвуковой диагностики дисгормональной патологии молочных желез. При помощи разработанной математической модели оценить эффективность препарата Мастодинон в терапии доброкачественной дисплазии молочных желез (№60 по МКБ-10).
Материалы и методы
В рамках целевой межведомственной научно-практической программы «Здоровье женщины», совместного проекта ГБОУ ВПО Сибирский государственный медицинский университет Минздрава РФ (г. Томск), ФГБУ Научно-исследовательский институт фармакологии Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (г. Томск), ФГБУ Научно-исследовательский институт психического здоровья Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (г. Томск) обследованы 266 женщин репродуктивного возраста (руководитель программы – профессор Л.С.Сотникова). Средний возраст пациенток в исследовании был 30,4±0,3 года. Из них 223 пациентки имели в соответствии с клинико-рентгенологической классификацией Н.И.Рожковой (1993 г.) диагноз ДДДМЖ. Наличие дисгормональной патологии молочных желез верифицировалось с помощью УЗИ с использованием линейного датчика 14 МГц с применением цветового и энергетического допплеровского картирования в I фазу менструального цикла (5–10-й день), пациенткам старше 35 лет дополнительно выполняли рентгенологическую маммографию.
Полученные эхографические показатели позволили разделить пациенток с ДДДМЖ на 4 клинические группы: 1-я группа (n=93) – с преобладанием железистого компонента; 2-я группа (n=69) – с преобладанием кистозного компонента; 3-я группа (n=33) – с преобладанием фиброзного компонента; 4-я группа (n=28) – смешанной формы.
Для оценки индивидуальных особенностей пациентки был реализован алгоритм неоднородной последовательной процедуры распознавания в модификации А.А.Генкина, основной целью которого явилась разработка принципов врачебной технологии, позволяющая делать доказательные выводы о состоянии здоровья каждой обследуемой женщины [10].
Из статистических методов обработки результатов обследования проводился анализ вариационных рядов методами описательной статистики с вычислением медианы (Ме) и верхнего и нижнего квартилей. Качественные признаки оценивались путем вычисления абсолютных и относительных частот. Анализ различий по количественным признакам выполнялся методами множественного сравнения независимых групп
(ANOVA – критерий Краскела–Уоллиса) и методами сравнения 2 независимых групп (U-тест Манна–Уитни). Для изучения связей между признаками применялся корреляционный анализ Кенделла. Разницу значений принимали статистически значимой при p<0,05. Статистический анализ данных осуществлялся при помощи пакета программ Statistica 6,0 (StatSoft, USA).
1. Радзинский В.Е. Молочные железы и гинекологические болезни. М., 2010.
2. Филиппов О.С. Доброкачественные заболевания молочных желез: руководство по диагностике и лечению. М.: МЕДпресс-информ, 2007.
3. Gynecol Endocrinol 2001; 15 (Suppl. 6): 37–43.
4. Власов В.В. Введение в доказательную медицину. М.: Медиа Сфера, 2001.
5. Цой Л.К. Лекарственная терапия диффузной мастопатии и ПМС. Эффективная фармакотерапия. Онкология, гематология и радиология. 2010; 3: 2–7.
6. Olawaiye A, Withiam-Leitch M, Danakas G et al. Mastalgia: a review of management. J Reprod Med 2005; 12 (50): 933–9.
7. Рожкова Н.И. Рентгенодиагностика заболеваний молочной железы. Под ред. А.С.Павлова. М.: Медицина, 1993.
8. Коновалова В.Н. Дискуссионные вопросы тактики ведения женщин с дисгормональными заболеваниями молочных желез. Эффективная фармакотерапия. Акушерство и гинекология. 2009; 6: 6–12.
9. Love SM, Gelman RS, Silen W. Fibrocystic disease of the breast: a nondisease. N Engl J Med 1982; 307: 1010–4.
10. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. СПб.: Медицина, 2002.
con-med.ru
|
|
Новости 
