Оценка риска быстрого роста миомы матки у пациенток с бессимптомной одиночной миомой матки с использованием многофакторной прогностической модели

Введение: Долгосрочные консервативные подходы эффективны при ведении бессимптомной миомы матки, но не при миоме матки с избыточным ростом. В ходе настоящего исследования была построена регрессионная модель для оценки клинических характеристик, связанных с ростом миомы матки.

Методы: В ретроспективное исследование были включены 19 840 пациенток с миомой матки, диагностированной по данным ультразвукового исследования, из шести центров в период с 2013 по 2019 год. В общей сложности 739 пациенток наблюдали более 1 года; у них были результаты УЗИ и клинических исследований, а также не было острых событий и хирургического лечения. Конечной точкой было изменение размеров миомы матки. Для выявления предикторов роста миомы матки применяли многофакторный пошаговый логистический регрессионный анализ, на основании которого строили прогностическую модель. Дискриминационную способность, калибровку и клиническую эффективность модели оценивали с помощью площади под кривой (AUC)/индекса конкордантности (C-index), калибровочного графика, анализа кривых принятия решений и кривой клинического влияния. Внутреннюю валидацию выполняли с помощью бутстрэп-валидации. Для прогнозирования скорости роста миомы матки без острых событий построили линейную регрессионную модель.

Результаты: У 513 пациенток отмечен значимый рост миомы матки при среднем сроке наблюдения 927 дней, а у 267 пациенток — отрицательный рост при среднем сроке наблюдения 960 дней. Основными факторами, предсказывавшими состояние роста миомы матки, были возраст, фолликулостимулирующий гормон (ФСГ), липопротеины низкой плотности (ЛПНП), лютеинизирующий гормон (ЛГ), общий холестерин (ОХС) и отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR); на их основе была разработана номограмма с прогностической точностью AUC 0,825. Линейную регрессионную модель прогнозирования построили на основе следующих факторов: ФСГ, липопротеины высокой плотности (ЛПВП), ЛГ, триглицериды (TRIG), ОХС и отношение лимфоцитов к моноцитам (LMR). Среднеквадратичная ошибка (MSE) составила 0,32.

Выводы: В этом исследовании непосредственно измеряли скорость роста миомы матки. Была создана прогностическая модель для оценки скорости роста бессимптомной миомы матки. Эта модель полезна для раннего выявления пациенток с потенциально быстрым ростом миомы матки.