Было показано, что четыре модели прогнозирования риска наиболее точны для отбора курильщиков с самым высоким риском для скрининга на рак легких. Исследователи предполагают, что эти данные могут быть использованы для разработки рекомендаций по скринингу на рак легких в будущем. Результаты опубликованы в Annals of Internal Medicine.
Растет признание того, что вместо отбора курильщиков для скрининга с использованием простых дихотомических факторов риска индивидуализированные расчеты риска с учетом определенных демографических, клинических характеристик и характеристик курения могут существенно повысить эффективность и результативность программ КТ-скрининга. Таким образом, недавнее руководство по скринингу на рак легких от Национальной комплексной онкологической сети позволяет использовать индивидуализированные модели риска для направления курильщиков на скрининг. Однако разные модели выбирают разные скрининговые группы, и неизвестно, насколько хорошо они работают.
Исследователи из Национального института рака (NCI) и Американского онкологического общества сравнили U.S. скрининг популяций, выбранных с помощью 9 моделей риска (модель Баха; модель Шпица; модель Ливерпульского проекта легких [LLP]; модель риска заболеваемости LLP [LLPi]; модель Хоггарта; скрининговое исследование рака простаты, легких, колоректального рака и яичников Модель 2012 [PLCOM2012]; Pittsburgh Predictor; Инструмент оценки риска рака легкого [LCRAT]; и Инструмент оценки риска смерти от рака легкого [LCDRAT]) и оценил прогнозы модели в двух больших U.S. когорты. Они обнаружили, что модели сильно различались по количеству отобранных когда-либо курильщиков (7.От 6 миллионов до 26 миллионов), и не было единого мнения о том, каких курильщиков выбирать для проверки. Эти разногласия были вызваны разной прогностической эффективностью моделей. Четыре модели (модель Баха; PLCOM2012; LCRAT и LCDRAT) показали наилучшие результаты, если судить по их способности точно прогнозировать риск и их способности отличать людей с высоким риском от людей с низким риском. Эти модели выбрали одинаковое количество курильщиков и показали наилучшее согласие в выборе курильщиков.
Исследователи предполагают, что эти результаты могут помочь будущим руководствам рекомендовать лучшие модели риска для направления лиц с самым высоким риском рака легких, ведущего типа смерти от рака в США.S., для скрининга рака легких.