A brazil vastag- és végbélrákszűrési populáció jellemzése

Változók és adatgyűjtés A programba való belépéskor minden résztvevőtől a következő adatokat gyűjtjük össze: szociodemográfiai és etnikai (bőrszín) jellemzők; a CRC kockázati tényezői, mint például a dohányzás és az ivás; társbetegségek, beleértve a cukorbetegséget és az artériás magas vérnyomást; valamint a FIT, a kolonoszkópia és a kórszövettani vizsgálat eredményeit.

Az adatgyűjtés a Barretos Cancer Hospital által üzemeltetett REDCap elektronikus adatrögzítő eszközökkel történik (Paul et al., 2009). Ebből a célból olyan klinikai űrlapokat dolgoztak ki, amelyek a jelen projektben elemezni kívánt adatokra vonatkoztak kérdéseket.

Kolonoszkópia eljárás A kolonoszkópiát a HCB Prevenciós Endoszkópiai Osztály rutin eljárásai szerint végezzük. A bél előkészítése a teszt előestéjén kezdődik, és maradékanyagmentes folyékony étrendből és 10 mg biszakodil (5 mg/tabletta, Boehringer Ingelheim do Brasil Química e Farmacêutica Ltda, São Paulo, Brazília) szájon át történő bevételéből áll majd 2 órakor. :00 és 18:00. A vizsgálati napon az előkészítést 5 órával a beavatkozás előtt kezdjük meg, és 500 ml 20%-os mannit szájon át történő bevételéből áll.

A kolonoszkópia előtt a betegeket fentanillal (0,05 mg/ml – Cristália Produtos Químicos Farmacêuticos Ltda, São Paulo, Brazília), midazolammal (5 mg/5 ml – Produtos Roche Químicos e Farmacêuticos S.A., Brazília, Rio de Janei) szedálják. ) és propofol (10 mg/ml - Cristalia Produtos Químicos Farmacêuticos Ltda, São Paulo, Brazília) intravénás úton. Ezután egy rugalmas endoszkópot vezetnek be a vakbélbe és a terminális csípőbélbe.

Az oxigénellátás 2 l/perc áramlási sebességgel történik az eljárás során. A pulzusszámot és az oxigéntelítettséget monitorozni fogják. Minden vizsgálatot nagyfelbontású kolonoszkóppal (Olympus 180) végeznek, a CO2 befúvást pedig a diagnosztikus kolonoszkópiában nagy tapasztalattal rendelkező vezető endoszkópos szakemberek végzik.

Az eljárás során a következő adatokat rögzítjük: kolonoszkóp bevezetési és kivonási idők; a bélelőkészítés minősége a bostoni skála szerint; valamint az észlelt elváltozások elhelyezkedése és jellemzői. A vizsgálati eredmények (adenóma, előrehaladott adenoma és karcinóma) pontos jelentései, beleértve a számot, a méretet és a pontos elhelyezkedést, rendkívül fontosak lesznek. Az észlelt elváltozásokat a párizsi besorolás szerint (Paris Classification, 2002) a következőképpen osztályozzák: 0-I típus, polipoid (0-Is: ülő; 0-Isp: szubkocsányos; és 0-Ip: kocsányos) és 0 típusú -II, nem polipoid (0-IIa: enyhén emelkedett felület; 0-IIb: lapos; 0-IIc: enyhén süllyesztett; és 0-III: feltárt).

Statisztikai elemzés Minden statisztikai elemzés az SPSS for Windows 21.0-s verziójával történik. A szignifikanciaszint minden esetben 0,05 lesz.

A mintát mennyiségi változók átlaga, szórása, minimuma, maximuma és kvartilisei, minőségi változók esetén pedig gyakorisági táblázatok segítségével írjuk le.

A kockázati pontszám a következőképpen alakul:

A minta olyan személyekből áll majd, akiknél rákos vagy nem diagnosztizáltak. Az adenomában vagy előrehaladott adenomában szenvedő egyéneket, valamint a rákos megbetegedésben nem szenvedő egyéneket kizárják az elemzésből. A negatív FIT-es esetek nem ráknak minősülnek. A pozitív FIT-t mutató eseteket kolonoszkópiának vetjük alá, melynek eredménye alapján minden résztvevőt Rák vagy Nem Rák kategóriába sorolunk. A mintát véletlenszerűen két csoportra osztjuk. Az első csoport az adatok 75%-át fogja tartalmazni, és a képzési minta nevet kapja. A második csoport az adatok fennmaradó 25%-át fogja alkotni, és a validációs minta nevet kapja.

A képzési mintát a kockázati pontszám meghatározásához használják fel. Először is, a résztvevők összes jellemzőjének kapcsolatát az eredményekkel (rák/nincs rák) a Khi-négyzet teszt (vagy Fisher-féle egzakt teszt) és egyszerű logisztikus regresszió segítségével vizsgáljuk. Minden olyan jellemző, amelynek p-értéke kisebb, mint 0,2 az előző értékelésben, és a vizsgálók által relevánsnak ítélt egyéb jellemzők bekerülnek a többszörös logisztikus regressziós modellbe; akkor a regressziós együtthatók kiszámításra kerülnek.

Ezután a betanítási mintához azonosított modellt replikáljuk az érvényesítési mintával; az eredményül kapott pontszámot az érzékenység, a specificitás, a pozitív prediktív érték, a negatív prediktív érték, a pontosság, a vevő működési jellemzői (ROC) görbe alatti terület és a Kolmogorov D statisztika kiszámításához használják fel.

Ha a modellt diszkriminatívnak tekintjük, akkor a nomogramokat ábrázoljuk, és a kockázati pontszám alapján meghatározzuk a kockázati csoportokat.