Affiliation:
1. Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia
2. Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia
Abstract
The generally accepted staging for chronic lymphocytic leukemia (CLL) suggested by K. Rai and J. Binet allows calculating the median survival depending on the size of the tumor mass. However, in real clinical practice, the overall survival rate may differ significantly from the calculated median. Thus, the search for parameters affecting the overall survival rate of CLL patients is really relevant.
The aim of the study was to assess general clinical parameters as predictors of survival in CLL patients.
Materials and Methods. The authors examined 60 CLL men (stages A–C according to Binet) with known overall survival rate. Data mining was used to identify significant factors affecting the overall survival in such patients. Patients were divided into two non-overlapping classes: K1 (actual survival was less than the predicted median survival) and K2 (actual survival was more or equal to the predicted median survival).
Results. The most significant differences between the classes were obtained for glomerular filtration rate. If the parameter value is more than 76.5 ml/min/1.73 m2, we can say that the patient will overcome the median survival for the corresponding CLL stage according to Binet. Otherwise, the overall survival of a CLL patient will be less than the estimated one.
Conclusion. If during diagnosing glomerular filtration rate of a CLL patient is more than 76.5 ml/min/1.73 m2, it can be considered as a predictor of overcoming the median survival according to Binet.
The results of the studies obtained are patented. Patent RU 2725877 C1, July 7, 2020.
Keywords: overall survival in CLL patients, men, glomerular filtration rate, data mining.
Общепризнанные системы стадирования хронического лимфолейкоза (ХЛЛ) К. Rai и J. Binet позволяют рассчитать медиану выживаемости пациента в зависимости от величины опухолевой массы. Однако в реальной клинической практике параметр общей выживаемости пациента может значимо отличаться от расчетной медианы. Ввиду этого поиск параметров, влияющих на показатель общей выживаемости пациентов с ХЛЛ, представляет особую актуальность.
Цель исследования – оценить возможность использования общеклинических параметров в качестве предикторов выживаемости больных ХЛЛ.
Материалы и методы. Ретроспективно проанализированы данные 60 мужчин с ХЛЛ стадии A–C по Binet c известной общей выживаемостью. Для выявления значимых факторов, влияющих на общую выживаемость пациентов, использовали метод интеллектуального анализа данных. Пациенты были разделены на два непересекающихся класса: K1 (фактическая выживаемость меньше прогнозируемой медианы выживаемости) и K2 (фактическая выживаемость больше или равна прогнозируемой медиане выживаемости).
Результаты. Наиболее значимые различия между классами были получены по показателю скорости клубочковой фильтрации. При значении параметра более 76,5 мл/мин/1,73 м2 можно говорить
о том, что пациент преодолеет расчетные данные медианы выживаемости для соответствующей стадии ХЛЛ по Binet. В противном случае общая выживаемость пациента ХЛЛ будет меньше расчетной.
Выводы. Наличие у пациента с ХЛЛ на момент постановки диагноза скорости клубочковой фильтрации более 76,5 мл/мин/1,73 м2 можно рассматривать в качестве предиктора преодоления расчетного параметра медианы выживаемости по Binet.
Результаты полученных исследований запатентованы. Патент RU 2725877 C1 от 7.07.2020.
Ключевые слова: общая выживаемость при ХЛЛ, мужчины, скорость клубочковой фильтрации, интеллектуальный анализ данных.
Publisher
Ulyanovsk State University
Reference17 articles.
1. Savchenko V.G., ed. Algoritmy diagnostiki i protokoly lecheniya zabolevaniy sistemy krovi: v 2 t. Т. 2 [Diagnostic algorithms and protocols for blood disease treatment: in 2 volumes. Vol. 2]. Moscow: Praktika; 2018. 1264 (in Russian).
2. Hallek M., Cheson B.D., Catovsky D. iwCLL guidelines for diagnosis, indications for treatment, response assessment, and supportive management of CLL. Blood. 2018; 131: 2745–2760. DOI: 10.1182/blood-2017-09-806398.
3. Rai K.R., Sawitsky A., Cronkite E.P. Clinical staging of chronic lymphocytic leukemia. Blood. 1975; 46: 219–234.
4. Binet J.L., Auquier A., Dighiero G. A new prognostic classification of chronic lymphocytic leukemia derived from a multivariate survival analysis. Cancer. 1981; 48 (1): 198–206.
5. Charlson M.E., Pompei P., Ales K.L. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J. Chron. Dis. 1987; 40: 373–383.