Сравнительный анализ эффективности применения дерматоскопических алгоритмов Chaos and Clues, Triage Amalgamated Dermoscopic Algorithm и методики BLINCK в диагностике меланомы и других злокачественных опухолей кожи в зависимости от наличия предыдущего опыта дерматоскопии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Сравнение результатов применения дерматоскопических алгоритмов Chaos and Clues, Triage Amalgamated Dermoscopic Algorithm (TADA) и методики BLINCK в диагностике меланомы и других злокачественных опухолей кожи в зависимости от наличия предыдущего опыта дерматоскопии.

Материалы и методы. Алгоритмы были опробованы на 85 пациентах с 85 образованиями кожи, посетивших поликлинику ОБУЗ «Курский областной клинический онкологический диспансер» в 2017–2019 гг. Средний возраст пациентов составил 54,8 года. Дерматоскопия проводилась неполяризованным дерматоскопом HEINE mini 3000, фотодокументирование – фотоаппаратом Canon PowerShot SX540 HS. Иммерсионная среда – этиловый спирт (концентрация 70%). Пациенты были тщательно обследованы физикально и клинически. Получена клиническая и эпилюминесцентная картина всех новообразований, выполнено их морфологическое исследование. Для проведения исследования были сформированы 2 группы по 3 участника, сформированные по критерию наличия предыдущего опыта дерматоскопии. Каждый алгоритм оценивался по объективным (чувствительность, специфичность) и субъективным (скорость, удобство) критериям. Результаты дерматоскопического исследования, полученные при помощи используемых методик, подверглись сравнению с результатами гистологических заключений.

Результаты. При использовании алгоритмов группой, имеющей предыдущий опыт дерматоскопии, были получены следующие результаты. У методики Chaos and Clues чувствительность – 93,75±3,3%, специфичность – 77,4±4,6%, скорость – 3 балла, удобство – 3 балла. Алгоритм TADA: чувствительность – 96,8±2,2%, специфичность – 79,2±4,8%, скорость – 4 балла, удобство – 5 баллов. Алгоритм BLINCK: чувствительность – 96,8±2,2%, специфичность – 77,4±4,6%, скорость – 4 балла, удобство – 5 баллов. В группе, не имеющей предыдущего опыта дерматоскопии, результаты оказались следующими. У алгоритма Chaos and Clues чувствительность – 93,75±3,3%, специфичность – 62,3±5,7%, скорость – 3 балла, удобство – 3 балла. Алгоритм TADA: чувствительность – 84,4±4,6%, специфичность – 64,2±5,8%, скорость – 4 балла, удобство – 5 баллов. Методика BLINCK: чувствительность – 80,6±4,4%, специфичность – 77,4±4,6%, скорость – 5 баллов, удобство – 4 балла. Таким образом, данные алгоритмы могут применяться в диагностике злокачественных новообразований кожи. При этом лицам, не имеющим опыта дерматоскопии, рекомендуется использовать алгоритм Chaos and Clues. В группе, имеющей опыт в дерматоскопии, в равной степени могут использоваться как алгоритм TADA, так и методика BLINCK.

Об авторах

Л. В. Силина

ФГБОУ ВО «Курский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: xvv555@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-7792-3290

д-р мед. наук, проф., зав. каф. дерматовенерологии ФГБОУ ВО КГМУ

Россия, Курск

В. В. Хвостовой

ФГБОУ ВО «Курский государственный медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: xvv555@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-3841-4164

канд. мед. наук, доц., зав. каф. онкологии ФГБОУ ВО КГМУ

Россия, Курск

В. В. Овсяников

ФГБОУ ВО «Курский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: xvv555@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-9607-6787

студент ФГБОУ ВО КГМУ

Россия, Курск

М. С. Зубцов

ФГБОУ ВО «Курский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: xvv555@rambler.ru

студент ФГБОУ ВО КГМУ

Россия, Курск

Список литературы

  1. Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019.
  2. [Malignant neoplasms in Russia in 2018 (morbidity and mortality). Ed. A.D. Caprin, V.V. Starinsky, G.V. Petrova. Moscow: MNIOI im. P.A. Gertsena – filial FGBU «NMITs radiologii’ Minzdrava Rossii, 2019 (in Russian).]
  3. Дерматоскопия в клинической практике. Руководство для врачей. Под ред. Н.Н. Потекаева. М.: Студия МДВ, 2011.
  4. [Dermatoscopy in clinical practice. A guide for doctors. Ed. N.N. Potekaeva. Moscow: ¬Studiia MDV, 2011 (in Russian).]
  5. Van der Rhee JI, Bergman W, Kukutsch NA. The impact of dermoscopy on the management of pigmented lesions in everyday clinical practice of general dermatologists: a prospective study. Br J Dermatol 2010; 162: 563–7.
  6. Rogers T, Marino ML, Dusza SW et al. Triage Amalgamated Dermoscopic Algorithm ¬(TADA) For Skin Cancer Screening. Dermatol Pract Concept 2017; Apr. 2: 39–46.
  7. Rosendahl C, Cameron A, McColl I et al. Dermatoscopy in routine practice. «Chaos and Clues». Focus. Skin Cancer 2012; 41 (7): 482–7.
  8. Bourne P, Rosendahl C, Keir J et al. BLINCK – A diagnostic algorithm for skin cancer diagnosis combining clinical features with dermatoscopy findings. Dermatol Pract Concept 2012; 2 (2): 12.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Субъективная оценка скорости работы с алгоритмами двух групп.

3. Рис. 2. Субъективная оценка удобства работы с алгоритмами двух групп.


© ООО "Консилиум Медикум", 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».