Алтайский край характеризуется высокой заболеваемостью раком щитовидной железы (РЩЖ), что обусловливает необходимость разработки эффективных инструментов прогнозирования и стратификации рисков. Многофакторная логистическая модель, основанная на клинико-анамнестических данных, может оптимизировать объем обследования и формирование приоритетных групп для углубленной диагностики.

Цель исследования — оценить диагностическую информативность многофакторной логистической модели прогнозирования РЩЖ и проанализировать распределение линейного предиктора в различных клинических группах для выделения зон низкого, промежуточного и высокого рисков.

Проведено одноцентровое ретроспективное исследование 1463 пациентов с заболеваниями щитовидной железы. Основную группу составили 505 последовательно обследованных и прооперированных больных с морфологически подтвержденным РЩЖ. Контрольная группа включала 958 пациентов без онкологической патологии щитовидной железы (прооперированные по поводу подозрения на опухоль с последующим морфологическим исключением и отобранные при профилактических осмотрах).

Набор клинико-анамнестических, антропометрических и фенотипических признаков формировали на основе результатов ранее опубликованного исследования факторов риска РЩЖ у жителей Алтайского края. По анкетным данным пациентов составлен набор признаков Х1–X26.

Статистический анализ включал:

• Описательную статистику
• Однофакторный логистический анализ с категоризацией количественных переменных по ROC-критериям
• Построение многофакторной логистической модели с пошаговым отбором предикторов
• Оценку χ2-критерия, площади под ROC-кривой (AUC), чувствительности и специфичности при оптимальном пороге
• Внутреннюю валидацию методом бутстреп

Итоговая многофакторная логистическая модель включила ограниченный набор независимых демографических, антропометрических и анамнестических предикторов и продемонстрировала удовлетворительную дискриминирующую способность с приемлемыми значениями AUC при внутренней валидации.

Распределение линейного предиктора продемонстрировало увеличение значений z у пациентов с РЩЖ. Ключевые наблюдения:

• Небольшой диапазон значений преимущественно наблюдался у больных без РЩЖ
• Наличие выраженной «серой зоны» перекрытия — у больных с диффузными и узловыми заболеваниями щитовидной железы
• При сопоставлении T-категорий не выявлено четкой зависимости T-стадии от значения линейного предиктора

Анализ распределения линейного предиктора z проведен в следующих группах:

• Пациенты с РЩЖ vs без РЩЖ
• Больные с диффузными и узловыми заболеваниями щитовидной железы
• Подгруппы опухолей стадий T1a–4

Разработанная многофакторная логистическая модель позволяет выделить 3 зоны значений линейного предиктора z, соответствующие низкому, промежуточному и высокому рискам РЩЖ. Использование модели в клинической практике может способствовать:

• Рационализации объема обследования
• Выделению приоритетных групп для углубленной диагностики
• Оптимизации диагностического процесса в регионах с высокой заболеваемостью РЩЖ

Модель основана на доступных клинико-анамнестических данных пациентов Алтайского края и демонстрирует потенциал для практического применения в системе здравоохранения региона.