Математична модель взаємозв'язку генотипу хворих РМЗ по BRCA1 і TP53 і гістологічного типу пухлини на основі методу множинної регресії

Автор(и)

  • Айнур Оразаєва Євразійський національний університет ім. Л.Н. Гумільова, Нур-Султан https://orcid.org/0000-0002-2899-9886
  • Джамалбек Тусупов Євразійський національний університет ім. Л.Н. Гумільова, Нур-Султан https://orcid.org/0000-0002-9179-0428
  • Сергій Володимирович Павлов Вінницький національний технічний університет https://orcid.org/0000-0002-0051-5560
  • Сергій Васильович Тимчик Вінницький національний технічний університет https://orcid.org/0000-0003-2977-1602
  • Наталія Борисівна Савіна Національний університет водного господарства та природокористування, Рівне https://orcid.org/0000-0001-8339-1219
  • Олександр Сергійович Безкревний Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2021-41-1-59-68

Ключові слова:

множинна регресія, статистична значущість рівняння, рання діагностика, рак молочної залози, генотип хворих на РМЗ

Анотація

У статті проведено аналіз зростання захворюваності на РМЗ, що особливо чітко проявився в останні два десятиліття, вимагає особливого залучення всіх фахівців і дослідників у цьому напрямку. Виявлення хворих зі спадковими формами РМЗ дозволяє формувати стратегії ранньої діагностики, профілактики та лікування. В результаті проведеного аналізу отримано рівняння множинної регресії. Статистична значущість рівняння перевірена за допомогою коефіцієнта детермінації та критерію Фішера. Швидка діагностика повинна поєднуватись з ефективним лікуванням раку, для якого у багатьох випадках потрібна спеціалізована онкологічна допомога певного рівня. Завдяки створенню централізованих служб в онкологічних закладах або лікарнях, які використовують як модель все, що стосується раку молочної залози, лікування раку молочної залози може бути оптимізовано при одночасному поліпшенні лікування інших видів раку.

Посилання

DeSantis CE, Bray F, Ferlay J, Lortet-Tieulent J, Anderson BO, Jemal A. International Variation in Female Breast Cancer Incidence and Mortality Rates. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2015; 24(10): 1495-506. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26359465.

https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer

Stoltenberg M, Spence D, Daubman BR, Greaves N, Edwards R, Bromfield B, et al. The central role of provider training in implementing resource-stratified guidelines for palliative care in low-income and middle-income countries: Lessons from the Jamaica Cancer Care and Research Institute in the Caribbean and Universidad Catolica in Latin America. Cancer. 2020; 126 Suppl 10: 2448-57. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32348569

www.wcrf.org/dietandcancer/cancer-trends/breast-cancer-statistics

https://www.roche-kz.com/ru_KZ/Zaboljevanija/Onkologija/Rak-molotchnoye-zhjeljezy.html

Kaidarova D.R., Chynhysova Zh.K., Shatkovskaia O.V., y soavt. Pokazately onkolohycheskoi sluzhby Respublyky Kazakhstan za 2016 hod (statystycheskye materyaly). – Almaty, 2018.

www.cancer.net/cancer-types/breast-cancer/types-treatment

Ginsburg O, Yip CH, Brooks A, Cabanes A, Caleffi M, Dunstan Yataco JA, et al. Breast cancer early detection: A phased approach to implementation. Cancer. 2020; 126 Suppl 10: 2379-93. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32348566

Mutebi M, Anderson BO, Duggan C, Adebamowo C, Agarwal G, Ali Z, et al. Breast cancer treatment: A phased approach to implementation. Cancer. 2020; 126 Suppl 10: 2365-78. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32348571

Velazquez Berumen A, Jimenez Moyao G, Rodriguez NM, Ilbawi AM, Migliore A, Shulman LN. Defining priority medical devices for cancer management: a WHO initiative. Lancet Oncol. 2018; 19(12): e709-e19. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30507437.

Ekateryna E. Sharashova, Kamyla K. Kholmatova, Maryia A. Horbatova, Andrei M. Hrzhybovskyi. Prymenenye mnozhestvennoho lohystycheskoho rehressyonnoho analyza v zdravookhranenyy s yspolzovanyem paketa statystycheskykh prohramm SPSS, Nauka y Zdravookhranenye, № 4, 2017. – C. 5-26.

Apsalykov B. A. Chastota mutatsyi y vlyianye na klynycheskoe techenye henetycheskykh faktorov rystka pry semeinom rake molochnoi zhelezy, dyssertatsyia na soyskanye stepeny doktora fylosofyy (PhD), Respublyka Kazakhstan, Semei, 2016, S. 57-60.

Ilbawi AM, Velazquez-Berumen A. World Health Organization List of Priority Medical Devices for Cancer Management to Promote Universal Coverage. Clin Lab Med. 2018; 38(1): 151-60. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29412879

McCormack V, McKenzie F, Foerster M, Zietsman A, Galukande M, Adisa C, et al. Breast cancer survival and survival gap apportionment in sub-Saharan Africa (ABC-DO): a prospective cohort study. The Lancet Global health. 2020; 8(9): e1203-e12. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32827482

Rositch AF, Unger-Saldana K, DeBoer RJ, Ng'ang'a A, Weiner BJ. The role of dissemination and implementation science in global breast cancer control programs: Frameworks, methods, and examples. Cancer. 2020; 126 Suppl 10: 2394-404. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32348574

Wild CP, Weiderpass E, Stewart BW, editors (2020). World Cancer Report: Cancer Research for Cancer Prevention. Lyon, France: International Agency for Research on Cancer. Available from: http://publications.iarc.fr/586.

A. P. Yastremskii, A. I. Izvin, A. G. Sannikov, S. D. Zakharov. Predicting the paratonsillar abscess development probability using logistic regression method, Russian Otorhinolaryngology 2019; 18; 2(99). P. 95-102.

Wójcik, W., Pavlov, S., Kalimoldayev, M. (2019). Information Technology in Medical Diagnostics II. London: Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages, https://doi.org/10.1201/ 9780429057618. eBook ISBN 9780429057618.

Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages. https://doi.org/10.1201/9781315098050. eBook ISBN 9781315098050.

Nataliia I. Zabolotna, Heorhii H. Okarskyi, Sergei V. Pavlov, Vladyslava V. Sholota, Olexander F. Turskyi, Zbigniew Omiotek, Saltanat Amirgaliyeva, Ulzhalgas Zhunissova, and Sandugash Orazalieva "ROC analysis of informativeness of mapping of the ellipticity distributions of blood plasma films laser images polarization in the evaluation of pathological changes in the breast", Proc. SPIE 11456, Optical Fibers and Their Applications 2020, 114560I (12 June 2020).

Volodymyr D. Mishalov, Viktor T. Bachinsky, Oleg Ya. Vanchuliak, Alina Y. Zavolovitch, Yuliya V. Sarkisova, Alexander G. Ushenko, Sergii V. Pavlov, and etc. "Jones matrix mapping of polycrystalline networks of layers of main types of amino acids", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117606 (6 November

Pavlov S.V. The complex degree of coherence of the laser images of blood plasma and the diag

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 54

Опубліковано

2021-07-28

Як цитувати

[1]
А. Оразаєва, Д. Тусупов, С. В. Павлов, С. В. Тимчик, Н. Б. Савіна, і О. С. Безкревний, «Математична модель взаємозв’язку генотипу хворих РМЗ по BRCA1 і TP53 і гістологічного типу пухлини на основі методу множинної регресії», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 41, вип. 1, с. 59–68, Лип 2021.

Номер

Розділ

Біомедичні оптико-електронні системи та прилади

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 > >>