Послеоперационный парез мочевого пузыря остается значимым осложнением радикального хирургического лечения рака шейки матки, существенно влияющим на качество жизни пациенток. Предоперационная стратификация риска этого осложнения позволила бы оптимизировать хирургическую тактику и планировать реабилитационные мероприятия.
В ретроспективное исследование включили 220 пациенток с раком шейки матки, получавших лечение в период с декабря 2019 по сентябрь 2022 года (обучающая когорта). Темпоральная валидация проведена на 130 пациентках, пролеченных с октября 2022 по сентябрь 2025 года. Все пациентки были разделены на группы в зависимости от развития послеоперационного пареза мочевого пузыря.
Для построения предиктивной модели использовали LASSO-регрессию для отбора признаков с последующим построением логистической регрессии и номограммы.
Многофакторный логистический регрессионный анализ выявил пять независимых факторов риска послеоперационного пареза мочевого пузыря (P < 0.05):
- Клиническая стадия заболевания
- Количество удаленных лимфатических узлов
- Объем гистерэктомии
- Ширина резекции параметральных тканей
- Длина влагалищной культи
Построенная номограмма продемонстрировала отличную дискриминационную способность:
- AUC в обучающей когорте: 0.899
- AUC в валидационной когорте: 0.944
Калибровка модели по тесту Хосмера–Лемешова показала хорошее соответствие:
- Обучающая когорта: χ² = 7.405 (P = 0.734)
- Валидационная когорта: χ² = 7.234 (P = 0.725)
Анализ кривых принятия решений (DCA) продемонстрировал клиническую пользу модели в широком диапазоне пороговых вероятностей:
- Обучающая когорта: 0.14–0.82
- Валидационная когорта: 0.19–0.84
Разработанная номограмма представляет собой валидированный инструмент для персонализированной оценки риска послеоперационного пареза мочевого пузыря у пациенток с раком шейки матки. Модель обладает высокой точностью и может использоваться для предоперационного консультирования пациенток, планирования объема хирургического вмешательства и раннего начала профилактических мероприятий в группе высокого риска.
Высокие показатели AUC в независимой темпоральной валидационной когорте (0.944) подтверждают надежность и воспроизводимость модели, что важно для внедрения в клиническую практику.