Preview

Московский хирургический журнал

Расширенный поиск

Предоперационное прогнозирование возможности трансанального извлечения операционного препарата при колоректальном раке: разработка и внутренняя валидация прогностической модели

https://doi.org/10.17238/2072-3180-2026-66-73

Аннотация

Актуальность. Несмотря на широкое внедрение технологии NOSES (Natural Orifice Specimen Extraction Surgery), объективные критерии предоперационного отбора пациентов для трансанальной экстракции операционного препарата отсутствуют. Цель исследования — разработать и провести внутреннюю валидацию модели предоперационной оценки технической выполнимости трансанального извлечения.
Материалы и методы. В ретроспективное одноцентровое исследование проспективно собранных данных включены 105 пациентов с колоректальным раком. После резекции каждый операционный препарат последовательно тестировали ex vivo на возможность прохождения через эластичные кольца диаметром 3, 4 и 5 см. Первичной конечной точкой являлось успешное прохождение через кольцо диаметром 4 см. На основании предоперационных данных построена логистическая регрессионная модель с внутренней валидацией методом bootstrap (1000 повторов) и 10-кратной перекрёстной проверки.
Результаты. Через кольца диаметром 3, 4 и 5 см прошли соответственно 18 (17,1 %), 58 (55,2 %) и 86 (81,9 %) препаратов. Прохождение через кольцо диаметром 4 см ассоциировалось с выполнением NOSES (94,6 % против 33,8 %; p<0,001). Модель включала поперечный размер опухоли, индекс массы тела и локализацию опухоли. AUC составила 0,846, после bootstrap-коррекции – 0,829, при 10-кратной перекрёстной проверке — 0,827. Анализ Decision Curve Analysis подтвердил клиническую полезность модели.
Заключение. Стандартизированная ex vivo-модель позволила создать воспроизводимую основу для предоперационного прогнозирования технической выполнимости NOSES. После внешней валидации модель может использоваться при планировании хирургического лечения.

Об авторах

С. К. Ефетов
ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет); Кафедра факультетской хирургии № 2, ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)
Россия

Ефетов Сергей Константинович – доктор медицинских наук, профессор, заведующий хирургическим отделением № 2 УКБ 4

119048, Россия, Москва, ул. Доватора, д. 15, стр. 2



Д. И. Хлусов
ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет); Кафедра факультетской хирургии № 2, ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)
Россия

Хлусов Денис Игорьевич – ассистент кафедры факультетской хирургии № 2, врач-хирург, онколог хирургического отделения № 2 УКБ 4

119048, Россия, Москва, ул. Доватора, д. 15, стр. 2



Ю. Цао
Отделения общей хирургии, госпиталя Синьцяо при Военно-медицинском университете
Китай

Цао Юй – врач-хирург

Чунцин 



П. Д. Панова
ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)
Россия

Панова Полина Дмитриевна – аспирант кафедры
факультетской хирургии № 2

119048, Россия, Москва, ул. Доватора, д. 15, стр. 2



М. А. Михалютина
ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)
Россия

Михалютина Марина Алексеевна – студент кафедры
факультетской хирургии № 2

119048, Россия, Москва, ул. Доватора, д. 15, стр. 2  



Н. Роузи
ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)
Россия

Роузи Нилуфар – студент кафедры факультетской хирургии № 2

119048, Россия, Москва, ул. Доватора, д. 15, стр. 2



Список литературы

1. Huang B., Liu M., Gao W., Tang J., Zhu Z., Chen L. et al. Nomogram for predicting the feasibility of natural orifice specimen extraction after laparoscopic rectal resection. J Gastroenterol Hepatol., 2021, no 36, pp. 1803–1811. https://doi.org/10.1111/jgh.15333

2. Zhang Z.Y., Zhu Z., Zhang Y., Ni L., Lu B. A nomogram for predicting feasibility of laparoscopic anterior resection with trans-rectal specimen extraction (NOSES) in patients with upper rectal cancer. BMC Surg., 2021, no 21, pp. 296. https://doi.org/10.1186/s12893-021-01290-4

3. Guan X., Liu Z., Longo A., Cai J.C., Chen W.T.L., Chen L.C. et al. International consensus on natural orifice specimen extraction surgery (NOSES) for colorectal cancer. Gastroenterol Rep (Oxf), 2019, no 7, pp. 24–31. https://doi.org/10.1093/gastro/goy055

4. Liu Z., Guan X., Zhang M., Hu X., Yang M., Bai J. et al. International guideline on natural orifice specimen extraction surgery (NOSES) for colorectal cancer (2023 version). Holist Integr Oncol., 2023, no 2, pp. 9. https://doi.org/10.1007/s44178-023-00034-z

5. Collins G.S., Reitsma J.B., Altman D.G., Moons K.G.M. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. BMJ, 2015, no 350, pp. g7594. https://doi.org/10.1136/bmj.g7594

6. Vickers A.J., Elkin E.B. Decision curve analysis: a novel method for evaluating prediction models. Med Decis Making., 2006, no 26, pp. 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361

7. Ефетов С.К., Цао Ю., Хлусов Д.И., Зубайраева А.А., Краснов Я.П. Непосредственные результаты лечения колоректального рака после выполнения лапароскопических операций с извлечением препарата через естественные отверстия (NOSES) и с мини-лапаротомией. Московский хирургический журнал. 2024. № 4. С. 116–125. https://doi.org/10.17238/2072-3180-2024-4-116-125


Рецензия

Для цитирования:


Ефетов С.К., Хлусов Д.И., Цао Ю., Панова П.Д., Михалютина М.А., Роузи Н. Предоперационное прогнозирование возможности трансанального извлечения операционного препарата при колоректальном раке: разработка и внутренняя валидация прогностической модели. Московский хирургический журнал. 2026;(5):66-73. https://doi.org/10.17238/2072-3180-2026-66-73

For citation:


Efetov S.K., Khlusov D.I., Cao Yu., Panova P.D., Mikhalyutina M.A., Rouzy N. Preoperative prediction of transanal specimen extraction feasibility in colorectal cancer: development and internal validation of a prediction model. Moscow Surgical Journal. 2026;(5):66-73. (In Russ.) https://doi.org/10.17238/2072-3180-2026-66-73

Просмотров: 0

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2072-3180 (Print)