Электронное приложение для быстрого расчёта индекса коморбидности Чарлсона

Введение: Неопределённость в отношении сопутствующих заболеваний и способности переносить интенсивное лечение приводит к тому, что пожилых пациентов с онкологическими заболеваниями редко включают в клинические исследования, а лечение нередко не соответствует стандартам. Шкалы коморбидности всё чаще используют для выявления подгрупп пожилых пациентов, которые с большей вероятностью перенесут интенсивное лечение и получат от него пользу. Однако такие шкалы пока широко не применяются ни в клинической практике, ни в исследованиях.

Методы: В статье рассмотрены данные о валидности индекса коморбидности Чарлсона (CCI) в онкологии и представлен макрос Microsoft Excel для быстрого и точного расчёта балла CCI. Обсуждаются взаимосвязь коморбидности и злокачественных новообразований, а также валидность индекса Чарлсона в онкологии.

Результаты: CCI основан на данных о годичной смертности госпитализированных пациентов терапевтического профиля и является наиболее широко применяемым индексом коморбидности в онкологии. Для расчёта балла CCI с помощью Microsoft Visual Basic был создан макрос Microsoft Excel. Макрос доступен для скачивания и распространения. CCI широко применялся и проходил валидацию в онкологических исследованиях; его практическая ценность подтверждена при большинстве основных видов рака. Макрос Microsoft Excel позволяет быстро рассчитывать балл CCI с поправкой на возраст или без неё. Калькулятор устраняет сложность расчёта балла как препятствие для включения CCI в клинические исследования. Простота макроса и самого индекса CCI делает их подходящими для интеграции в разрабатываемые системы электронных медицинских карт.

Выводы: На фоне роста численности пожилого населения и увеличения заболеваемости злокачественными новообразованиями всё важнее понимать, как возраст и сопутствующие заболевания влияют на ожидаемую продолжительность жизни. Макрос Microsoft Excel позволяет шире применять индекс CCI в клинических исследованиях, что в конечном счёте может помочь точнее определять оптимальное лечение пожилых пациентов с онкологическими заболеваниями.