Данное эпидемиологическое исследование посвящено разработке алгоритма отбора группы женщин с риском заболевания раком тела матки, необходимого для применения в условиях практического здравоохранения Республики Ингушетия с неустановившейся системой онкогинекологической помощи женскому населению. Отбор факторов риска производился с помощью ретроспективного когортного исследования группы больных раком тела матки и здоровых лиц. Выделение суженного круга признаков, содержащего основную информацию о процессе, служило основой формирования групп риска данного заболевания. Для выделения групп онкологического риска проведено направленное вычисление интервалов заболевания раком тела матки по величине коэффициентов диагностических критериев каждого фактора с оценкой их эффективности. Разработана карта прогностических диагностических коэффициентов (баллов) формирования групп риска заболевания раком тела матки в условиях практического здравоохранения. Предложенный метод позволяет оценивать соответствующий индивидуальный риск развития данной злокачественной опухоли и в зависимости от группы по разработанному алгоритму.

This epidemiological study is devoted to the development of the algorithm selection of women at risk of uterine cancer, for the application in practical health Ingushetia with gynecological cancer care system transient female population. Selection of risk factors was performed using a retrospective cohort study of patients with cancer of uterus and healthy individuals. Isolation of a narrowed range of features that provide basic information about the process, was the basis of formation of groups at risk of the disease. To separate groups cancer risk conducted aimed calculation interval cancer uterine largest coefficients of diagnostic criteria for each factor to the assessment of their effectiveness. The map of prognostic diagnostic factors (points) creating risk of cancer of the corpus uteri was developed for practical medicine. The proposed method allows to estimate the appropriate individual risk of the development of this cancer, and depending on the group for the developed algorithm.