Диагностическая эффективность основных дерматоскопических симптомов и алгоритмов для выявления меланомы кожи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель: оценка диагностической точности основных дерматоскопических признаков и алгоритмов, используемых для диагностики меланомы кожи.

Материалы и методы. Для оценки диагностической эффективности проводимой дерматоскопии при выявлении меланомы кожи были выделены основные дерматоскопические признаки, встречающиеся при данном заболевании: атипичная пигментная сеть, атипичные глобулы, aсимметрия пигментации и строения, асимметричные полосы, асимметричные зоны гиперпигментации (пятна), бело-голубая (сине-белая) вуаль, зернистость, рубцовоподобные очаги депигментации, белые блестящие полосы, негативная пигментная сеть. Исследование выполняли на основании анализа 34 архивных дерматоскопических изображений меланоцитарных новообразований кожи с морфологически верифицированным диагнозом (11 меланом и 23 меланоцитарных невуса). Кроме того, производилось сравнение показателей диагностической эффективности двух основных дерматоскопических алгоритмов, используемых в диагностике меланомы кожи: алгоритм «по 3 признакам» и «по 7 признакам». Для этого был проведен анализ 186 архивных дерматоскопических изображений меланоцитарных новообразований кожи. Все пациенты, включенные в исследование, проходили обследование и лечение в клинике кожных и венерических болезней в период с 2015 по 2019 г. Исследование проводилось с использованием дерматоскопа HEINE DELTA 20 Plus в режиме иммерсии и в кросс-поляризации.

Результаты. Наибольшую диагностическую эффективность для диагностики меланомы кожи имели следующие дерматоскопические признаки: бело-голубая вуаль (86,8 %), асимметрия пигментации и строения (82,6 %) и белые блестящие полосы (72,8 %). Диагностическая эффективность алгоритма «по 3 признакам» составила 93,0 %, алгоритма «по 7 признакам» — 90,5 %.

Заключение. Диагностические алгоритмы для подтверждения меланомы могут с успехом применяться как врачами общей практики, так и врачами-специалистами (дерматологами, онкологами). При этом алгоритм «по 3 признакам» предпочтительно использовать на первичном приеме пациентов в качестве скринингового варианта, а алгоритм «по 7 признакам» — опытными специалистами в области дерматоскопии для подтверждения диагноза (4 рис., 3 табл., библ.: 11 ист.).

Об авторах

Максим Валерьевич Мамунов

Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: mamunov_maksim@mail.ru
SPIN-код: 8555-7954

курсант 6-го курса

Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6

Александр Владимирович Патрушев

Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации

Email: alexpat2@yandex.ru
SPIN-код: 1367-5580

канд. мед. наук

Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6

Список литературы

  1. MacKie R.M., Hauschild A., Eggermont A.M. Epidemiology of invasive cutaneous melanoma // Ann. Oncol. 2009. Vol. 20, Suppl. 6. P. 1–7. doi: 10.1093/annonc/mdp252
  2. Meyle K.D., Guldberg P. Genetic risk factors for melanoma // Hum. Genet. 2009. Vol. 126, Nо. 4. P. 499–510. doi: 10.1007/s00439-009-0715-9
  3. Mistry M., Parkin D.M., Ahmad A.S., Sasieni P. Cancer incidence in the United Kingdom: projections to the year 2030 // Br. J. Cancer. 2011. Vol. 105, Nо. 11. P. 1795–1803. doi: 10.1038/bjc.2011.430
  4. Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году / под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019. 236 с.
  5. Демидов Л.В., Синельников И.Е., Назарова В.В. и др. Ранняя диагностика меланомы кожи: значение и возможности применения дерматоскопии в клинической практике онколога // Российский онкологический журнал. 2013. № 5. С. 4–11.
  6. Панкратов В.Г., Ревотюк А.А. Дерматоскопия пигментных образований кожи — неинвазивный тест для дифференциальной диагностики меланомы кожи с другими пигментированными новообразованиями // Медицинские новости. 2011. № 4. С. 6–12.
  7. Самцов А.В., Белоусова И.Э., Хайрутдинов В.Р., Жуков А.С. Совершенствование диагностики онкологических заболеваний с применением телемедицинских технологий в ВС РФ // 3-й Азиатско-тихоокеанский конгресс по военной медицине: материалы конгресса. 2016. С. 150–151.
  8. Vestergaard M.E., Macaskill P., Holt P.E., Menzies S.W. Dermoscopy compared with naked eye examination for the diagnosis of primary melanoma: a meta-analysis of studies performed in a clinical setting // Br. J. Dermatol. 2008. Vol. 159, No. 3. P. 669–676. doi: 10.1111/j.1365-2133.2008.08713.x
  9. Argenziano G., Ferrara G., Francione S., et al. Dermoscopy – the ultimate tool for melanoma diagnosis // Semin. Cutan. Med. Surg. 2009. Vol. 28, No. 3. P. 142–148. doi: 10.1016/j.sder.2009.06.001
  10. Benvenuto-Andrade C., Dusza S.W., Agero A.L., et al. Differences between polarized light dermoscopy and immersion contact dermoscopy for the evaluation of skin lesions // Arch. Dermatol. 2007. Vol. 143, No. 3. P. 329–338. doi: 10.1001/archderm.143.3.329
  11. Хижа В.В., Мовчан К.Н., Кузин А.А., и др. Основные медико-статистические данные о случаях злокачественных новообразований в Санкт-Петербурге в 2015–2016 гг. // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2017. Т. 4, № 60. С. 120–122.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Асимметрия пигментации и строения

Скачать (64KB)
3. Рис. 2. Атипичная пигментная сеть

Скачать (78KB)
4. Рис. 3. Асимметричные зоны гиперпигментации

Скачать (94KB)
5. Рис. 4. Рубцовоподобная депигментация

Скачать (90KB)

© Мамунов М.В., Патрушев А.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».