<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="other" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Tumors of female reproductive system</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Tumors of female reproductive system</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Опухоли женской репродуктивной системы</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1994-4098</issn><issn publication-format="electronic">1999-8627</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Publishing House ABV Press</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">861</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.17650/1994-4098-2021-17-3-37-43</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>MAMMOLOGY. ORIGINAL REPORTS</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>МАММОЛОГИЯ. ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject></subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Comparative assessment of the diagnostic efficiency of medical imaging methods, as exemplified by magnetic resonance imaging and contrast-enhanced ultrasound examination, based on propensity score matching</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Использование статистического метода псевдорандомизации в сравнительной оценке диагностической эффективности методов медицинской визуализации на примере магнитнорезонансной томографии и контрастно-усиленного ультразвукового исследования</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-0940-6491</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Busko</surname><given-names>E. A.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Бусько</surname><given-names>Е. А.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>7–9 Universitetskaya Naberezhnaya, Saint Petersburg 199034; 68 Leningradskaya St., Settlement Pesochnyy, Saint Petersburg 197758</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>199034 Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7–9; 197758 Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68</p></bio><email>katrn@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/><xref ref-type="aff" rid="aff2"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-7980-1657</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Goncharova</surname><given-names>A. B.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Гончарова</surname><given-names>А. Б.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>7–9 Universitetskaya Naberezhnaya, Saint Petersburg 199034</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>199034 Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7–9</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-4520-7668</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Buchina</surname><given-names>D. A.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Бучина</surname><given-names>Д. А.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>7–9 Universitetskaya Naberezhnaya, Saint Petersburg 199034</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>199034 Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7–9</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-7618-979X</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Natopkina</surname><given-names>A. S.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Натопкина</surname><given-names>А. С.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>6–8 Lva Tolstogo St.,Saint Petersburg 197022</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>197022 Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, 6–8</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff3"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Saint Petersburg State University</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет»</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff2"><aff><institution xml:lang="en">National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov, Ministry of Health of Russia</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff3"><aff><institution xml:lang="en">I.P. Pavlov First Saint Petersburg State Medical University, Ministry of Health of Russia</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2021-10-29" publication-format="electronic"><day>29</day><month>10</month><year>2021</year></pub-date><volume>17</volume><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>37</fpage><lpage>43</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2021-10-28"><day>28</day><month>10</month><year>2021</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2021-10-28"><day>28</day><month>10</month><year>2021</year></date></history><permissions><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/></permissions><self-uri xlink:href="https://ojrs.abvpress.ru/ojrs/article/view/861">https://ojrs.abvpress.ru/ojrs/article/view/861</self-uri><abstract xml:lang="en"><p><bold>Objective</bold>: сomparative assessment of the diagnostic efficiency of magnetic resonance imaging (MRI) and contrastenhanced ultrasound examination in the primary diagnosis of breast cancer based on propensity score matching.</p><p><bold>Materials and methods</bold>. From 2017 to 2018 on the basis of the National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov 176 women with various complaints of breast diseases were examined using MRI, which was carried out on a Magnetom Aera (Siemens) and Signa Excite HD (GE) apparatus with a magnetic field strength of 1.5 T and special surface breast coil. From 2018 to 2019 on the basis of the National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov 277 women with various complaints of breast diseases were examined using multiparametric ultrasonography (US) consisting of gray-scale US, color Doppler US, strain US, and contrast enhanced US, performed on a Hitachi Hi Vision Ascendus ultrasound scanner using a linear transducer in the frequency range 5–13 MHz. To verify the lesions, the patients underwent histological or cytological examination. The results of ultrasound examination, histological and cytological conclusions were entered into the database containing 453 diagnostic records: 277 were obtained using the multiparametric US and 176 – using the MRI method. To solve the problem, the propensity score matching algorithm was used: building a model, calculating conditional probabilities, balancing, checking the balance quality, evaluating efficiency. The main and auxiliary characteristics of the methods of MRI and contrast-enhanced ultrasound before and after the selection of pairs are given in the work.</p><p><bold>Conclusion</bold>. The proposed algorithm is implemented in the R language. The results of the program are that both diagnostic methods showed excellent results, 95 % confidence intervals almost completely overlap, from which a preliminary conclusion should be made that these methods are equivalent in efficiency in the primary diagnosis of breast cancer.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p><bold>Цель исследования</bold> – сравнение диагностической эффективности контрастно-усиленного ультразвукового исследования (КУУЗИ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ) в первичной диагностике рака молочной железы методом псевдорандомизации.</p><p><bold>Материалы и методы</bold>. С 2017 по 2018 г. на базе ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России были обследованы 176 женщин с различными заболеваниями молочных желез с помощью МРТ, которая проводилась на аппаратах Magnetom Aera (Siemens) и Signa Excite HD (GE) с напряженностью магнитного поля 1,5 Т и специальной поверхностной катушкой breast coil. С 2018 по 2019 г. на базе ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России были обследованы 277 женщин с различными патологиями молочных желез при помощи широкого спектра ультразвуковых технологий, включающих эластографию и контрастное усиление (2,5 мл Соновью), выполненные на ультразвуковом сканере Hitachi Hi Vision Ascendus с помощью линейного датчика с диапазоном частот 5–13 МГц. При подозрении на злокачественный процесс пациенткам выполнялась трепанобиопсия с последующими гистологическим и иммуногистохимическим исследованиями, а при определении признаков доброкачественности – пункция с последующим цитологическим исследованием. Результаты МРТ и мультипараметрического ультразвукового исследования, гистологического и цитологического заключения вносились в базу данных. В настоящей работе рассматривается единая база, содержащая 453 диагностические записи: 277 получены с помощью метода КУУЗИ, 176 – с помощью метода МРТ. Для решения поставленной задачи был использован алгоритм PSM: построение модели, расчет условных вероятностей, балансировка, проверка качества баланса, оценка эффективности. Основные и вспомогательные характеристики методов МРТ и КУУЗИ до и после подбора пар приведены в работе.</p><p><bold>Выводы.</bold> Предложенный алгоритм реализован на языке R. По результатам работы программы видно, что оба метода диагностики показали отличные результаты, 95 % доверительные интервалы практически полностью перекрываются, из чего следует предварительный вывод о том, что данные методы являются эквивалентными по эффективности в первичной диагностике рака молочной железы.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>propensity score matching</kwd><kwd>contrast-enhanced ultrasound</kwd><kwd>strain elastography</kwd><kwd>magnetic resonance imaging</kwd><kwd>breast lesions</kwd><kwd>breast cancer</kwd><kwd>oncology</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>псевдорандомизация</kwd><kwd>контрастно-усиленное ультразвуковое исследование</kwd><kwd>магнитно-резонансная томография</kwd><kwd>молочная железа</kwd><kwd>рак молочной железы</kwd><kwd>онкология</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Busko E.A. Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging in patients with breast pathology. Certificate of registration of an electronic resource No. 2019621027 dated 17.06.2019. (In Russ.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Бусько Е.А. Магнитно-резонансная томография с динамическим контрастным усилением у пациенток с патологией молочной железы. Свидетельство о регистрации электронного ресурса № 2019621027 от 17.06.2019.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Moskalev A.V., Gladkikh A.A., Alyshevskaya A.A. Evidence-based medicine: opportunities of the propensity score matching (psm) method in eliminating selection bias in retrospective neurosurgical studies. Voprosy neyrokhirurgii im N.N. Burdenko = Burdenko’s Journal of Neurosurgery 2018;82(1):52–8. (In Russ.). DOI: 10.17116/neiro201882152-58.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Москалев А.В., Гладких А.А., Алышевская А.А. Возможность использования метода подбора больных по индексу соответствия (PSM) для устранения систематической ошибки отбора в ретроспективных нейрохирургических исследованиях. Вопросы нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко 2018;82(1):52–8. DOI: 10.17116/neiro201882152-58.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>D’Agostino R.B. Propensity score methods for bias reduction in the comparison of a treatment to a nonrandomized control group. Stat Med 1998;17(19): 2265–81. DOI: 10.1002/(sici)1097- 0258(19981015)17:193.0.co;2-b.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Grzhibovsky A.M., Ivanov S.V., Gorbatova M.A. Case-control studies in health sciences. Nauka i zdravookhraneniye = Science and healthcare 2015;(4):5–17. (In Russ.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Исследования типа «случай-контроль» в здравоохранении. Наука и здравоохранение 2015;(4):5– 17.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Krasko O. Manual on the analysis of biomedical data (with examples in R). Available at: https://www.researchgate.net/ publication/312126731_Posobie_po_analizu_mediko-biologiceskih_dannyh_s_ primerami_v_R. (In Russ.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Красько О. Пособие по анализу медико-биологических данных (с примерами в R). Доступно по: https://www. researchgate.net/publication/312126731_ Posobie_po_analizu_mediko-biologiceskih_dannyh_s_primerami_v_R.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Cepeda M.S., Boston R., Farrar J.T. et al. Comparison of logistic regression versus propensity score when the number of events is low and there are multiple confounders. Am J Epidemiol 2003;158(3): 280–7. DOI: 10.1093/aje/kwg115.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Guo Sh.Y., Fraser M.W. Propensity Score Analysis: Statistical Methods and Applications, 2nd edn. USA: SAGE Publications, 2015. P. 448.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Austin P.C. Optimal caliper width for propensity-score matching when estimating differences in means and differences in proportions in observational studies. Pharm Stat 2011;10(2):150–61. DOI: 10.1002/pst.433.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Becker S.O., Ichino A. Estimation of average treatment effects based on propensity scores. Stata J 2002;2(4):358–77. DOI: 10.1177/1536867X0200200403.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Garrido M.M., Kelley A.S., Paris J. et al. Methods for constructing and assessing propensity scores. Health Services Res 2014;49(5):1701–20. DOI: 10.1111/1475- 6773.12182.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Austin P.C. An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies. Multivariate Beh Res 2011;46:399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Patorno E., Grotta A., Bellocco R. et al. Propensity score methodology for confounding control in health care utilization databases. Epidemiol Biostat Public Health 2013;10(3):8940. DOI: 10.2427/8940.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Sturmer T., Joshi M., Glynn R.J. et al. A review of the application of propensity score methods yielded increasing use, advantages in specific settings, but not substantially different estimatescompared with conventional multivariable methods. J Clin Epidemiol 2006;59(5):437–47. DOI: 10.1016/J.JCLINEPI.2005.07.004.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Busko E.A. Multiparametric ultrasound examination using sonoelastography and contrast-enhanced ultrasonography in patients with breast tumors. Certificate of registration of an electronic resource No. 2019620435 dated 6.03.2019. (In Russ.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Бусько Е.А. Мультипараметрическое ультразвуковое исследование с применением соноэластографии и эхоконтрастирования у пациенток с образованиями молочной железы. Свидетельство о регистрации электронного ресурса № 2019620435 от 6.03.2019.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Rosenbaum P.R., Rubin D.B. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika 1983;70(1):41–55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Propensity score matching as a modern statistical method for bias control in observational studies with binary outcome. Ekologiya cheloveka = Human Ecology 2016;(5):50–64. (In Russ.). DOI: 10.33396/1728-0869- 2016-5-50-64.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Использование псевдорандомизации (propensity score matching) для устранения систематических различий сравниваемых групп в обсервационных исследованиях c дихотомическим исходом. Экология человека 2016;(5):50–64. DOI: 10.33396/1728-0869- 2016-5-50-64.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>
