Не слишком ли часто мы наблюдаем за вестибулярными шванномами? Нужно ли следить за каждой из них?

Цель: Из-за более частого выполнения МРТ при неспецифических симптомах чаще выявляют небольшие или случайно обнаруженные вестибулярные шванномы (ВШ), большинство из которых никогда не требуют лечения. Цель исследования — разработать и проверить пошаговую модель стратификации пациентов с ВШ на основе ранних данных МРТ, чтобы сократить ненужное длительное наблюдение.

Дизайн исследования: Ретроспективное многоцентровое когортное исследование с внешней валидацией.

Место проведения: Три специализированных центра во Франции (Страсбург, Анже) и Швейцарии (Фрауэнфельд).

Методы: В исследование включили пациентов в возрасте ≥18 лет со спорадической ВШ, которым до любого вмешательства выполнили не менее трёх МРТ подряд (2000–2020). Пациентов с предшествующим лечением, внутрилабиринтными шванномами или неполными данными визуализации исключали. Проанализировали обучающую когорту (n = 156) и независимую когорту для валидации (n = 32). Для выявления предикторов лечения использовали логистическую регрессию и метод случайного леса. Разработали применимый в клинической практике пошаговый алгоритм, учитывающий исходный объём опухоли, годовую скорость её роста и наличие симптомов.

Результаты: Оптимизированная модель обеспечила чувствительность 100% в обеих когортах, то есть не пропустила ни одного пациента, которому требовалось лечение. Специфичность составила 74% в обучающей когорте и 48% в когорте для валидации. После одной контрольной МРТ наблюдение можно было безопасно прекратить у 74% пациентов обучающей когорты и 48% пациентов когорты для валидации. Больший исходный объём опухоли, наличие симптомов и более высокая скорость роста были значимыми предикторами лечения (P < 0,05).

Выводы: Пошаговая стратификация позволяет безопасно сократить длительное наблюдение с помощью МРТ примерно у половины пациентов с ВШ, обеспечивая индивидуальный подход к контрольному обследованию и более эффективное использование ресурсов здравоохранения.