Оценка моделей машинного обучения и статистических моделей для прогнозирования длительной зависимости от гастростомического зонда у пациентов после обширной операции по поводу рака полости рта с реконструкцией свободным лоскутом

Введение: Нарушение глотания и длительная зависимость от гастростомического зонда — частые осложнения после резекции рака полости рта с реконструкцией свободным лоскутом, что подчёркивает необходимость предоперационного прогнозирования риска.

Методы: Проведено многоцентровое ретроспективное исследование объединённой когорты пациентов с неметастатическим раком полости рта, которым выполняли реконструкцию свободным лоскутом. Для построения моделей использовали логистическую регрессию с пенализацией по методу Фирта, LASSO-регрессию и алгоритм случайного леса; обучение проводили с десятикратной перекрёстной проверкой. Прогностическую эффективность оценивали по площади под ROC-кривой (AUC).

Результаты: Среди 500 пациентов (средний возраст 61,7 года) у 78 (16%) сохранялась зависимость от гастростомического зонда через 12 месяцев. Наиболее точным для прогнозирования зависимости от гастростомического зонда через 12 месяцев оказался алгоритм случайного леса (AUC 0,77); сопоставимые результаты получили для LASSO-регрессии (AUC 0,71) и логистической регрессии с пенализацией по методу Фирта (AUC 0,70). Ключевыми предикторами были IV стадия по классификации TNM, заболевание T4, односторонняя шейная лимфодиссекция, локализация реконструкции и отсутствие резекции языка.

Выводы: Все три модели с приемлемой точностью прогнозировали зависимость от гастростомического зонда через 12 месяцев после операции на полости рта с реконструкцией свободным лоскутом и выявили новые предикторы. Увеличение объёма многоцентровых наборов данных может повысить прогностическую эффективность.