Computer model for identification of groups of risk for malignant neoplasms of fe-male sex sphere using questionnaire

Cover Page

Cite item

Abstract

Aim. To identify predictors of malignant neoplasms (MN) of female sex sphere, to evaluate their sensitivity and specificity, to calculate prognostic coefficient (PC) and to create a computer program on its basis for automated processing of questionnaire data for arrangement of groups of risk for regular medical check-ups through the Internet (without participation of a physician) or on computers of women’s health clinics.

Materials and Methods. The work was performed in  two steps. The 1st step was an open questioning survey of 226 women, divided into 2 groups: the 1st group included women with MN of the sex sphere (n=125); the 2nd group included conventionally healthy women. The questionnaire included 82 positions: 19 open questions  and 63 questions with a choice of an answer. The second stage consisted in a «blind» questioning of 120 women who visited a women’s health clinic. The questionnaire included 18 earlier identified predictors. A multifactor model was developed on the basis of questionnaire data and also using the material of medical histories and of histological examinations.

Results. Using ROC-analysis of the questionnaire data, 18 significant predictors of MN of female sex sphere were identified. On their basis a formula was derived for calculation of PC for the risk of development of MN of female sex sphere with 72.8% sensitivity and 95% specificity, which was used for creation of a computer model for automated processing of questionnaire data with the aim of identification of groups of risks and for  medical check-ups without participation of physicians through Internet sites of hospitals. Then, in result of closed questioning of women (n=120) by 18 predictors, 70 women got into a group of risk, in 47 of them (67%) MN of sex sphere were identified, 50 fell into a group of conventionally healthy women, of them 45 (90%) were healthy, and 5 (10%) had MN.

Conclusions. 1) Multifactor statistical ROC-analysis of 82 questions and answers permitted to identify 18 predictors of MN of female sex sphere which can be used to scientifically substantiate identification of groups of risk for organization of regular prophylactic measures. 2) The conducted work permitted to create a computer program for automated processing of questionnaires for formation of groups of risk and for regular medical check-ups. We believe that introduction of questionnaire screening through the Internet with subsequent computer processing of the results without participation of physicians with permit to increase the coverage of women’s population of the Russian Federation with prophylactic measures against MN of the female sex sphere and to provide more time for receipt of primary patients, to simplify the work for creation of data base, and to increase the oncological alertness of women’s population.

About the authors

Viktor N. Malashenkо

Yaroslavl State Medical University

Email: vestnik@rzgmu.ru
SPIN-code: 4229-9481

MD, PhD, Professor, Head of the Department of Oncology with Hematology

Russian Federation, Yaroslavl

Alexey M. Ershov

Yaroslavl State Medical University

Author for correspondence.
Email: alesha95951@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4166-479X
SPIN-code: 1988-0031

Resident

Russian Federation, Yaroslavl

Yulia V. Ershova

Yaroslavl State Medical University

Email: vestnik@rzgmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4328-9150
SPIN-code: 9484-9860

MD, PhD, Associate Professor of the Department of Obstetrics and Gynecology

Russian Federation, Yaroslavl

References

  1. Collection of Medical Statistics. Yaroslavl; 2018. (In Russ).
  2. Ershov AM, Malashenko VN, Ershova YuV. A method for predicting malignant tumors of the female genital through questionnaires. Research and Practice in Medicine. 2018;5(S1):32-3. (In Russ). doi: 10.17709/2409-2231-2018-5-S1
  3. Organization of the clinical examination and preventive medical examinations of the adult population. Guidelines. Moscow; 2013. (In Russ).
  4. Nikoghosyan SO, Kuznetsov VV. Modern Diagnosis of Ovarian Cancer. Russian Journal of Oncology. 2013;(5):52-6. (In Russ).
  5. Kaprin AD, Starinsky VV, Petrova GV. The state of oncological assistance to the population of Russia in 2014. Moscow; 2015. (In Russ).
  6. Goryaeva AE, Petrov YuA. Cervical cancer scree-ning. International Journal of Applied and Fundamental Research. 2018;(4):171-5. (In Russ).
  7. Meshkov AV, Vaziev IK, Gerasimov LI, et al. Questionnaire screening is a method of primary cancer prevention (for example, carcinogenic production). Modern Problems of Science and Education. 2015;(2-1). Available at: https://science-education.ru/ru/article/view?id=18771. Accessed: 2019 February 15. (In Russ).
  8. Vilansky MP, Uglev NN. Screening in mass preventive examinations: automated system. Moscow; 1987. (In Russ).
  9. Vesco KK, Whitlock EP, Eder M, et al. Screening for cervical cancer: a systematic evidence review for the U.S. Preventive Services Task Force. Rockville, MD; 2011.
  10. Frederiksen ME, Lynge E, Rebolj M. What women want. Women’s preferences for the management of low-grade abnormal cervical screening tests: a systematic review. An International Journal of Obstetrics and Gynaecology. 2012;119(1):7-19.
  11. Malashenko VN, Ershov AM, Ershova YuV. A method for predicting the risk of developing malignant tumors of the female genital sphere. Patent RUS for invention №2687780. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Forecasting of malignant neoplasms of female sex sphere using questioning

Download (49KB)
3. Fig. 2. Associated coefficient (АC)

Download (56KB)

Copyright (c) 2019 Malashenkо V.N., Ershov A.M., Ershova Y.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».