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美国权威研究:哪些吸烟者应该接受肺癌筛查?

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肺癌已成为严重影响人类健康、危害最大的癌症之一,近年来肺癌发病率特别是发展中国家肺癌发病率不断上升。肺癌早期并没有不适症状,即使有,也缺乏特异性,因此,多数肺癌发现时已是晚期不能手术,治疗效果差,死亡率高。早发现早诊断是关键,开展肺癌的早诊筛查很有必要。

早在2013年,美国预防服务工作组建议,年龄在55至80岁、有30“包年”吸烟史和目前吸烟或戒烟时间不足15年的成人应每年做一次肺癌筛查。2011年,一项名叫美国国家肺癌筛查试验(NLST)的研究发现肺癌筛查可以预防肺癌高危人群死于肺癌。上述肺癌筛查建议就是依据这项研究结果确定的。

但是刊登在《美国医学会杂志·内科学》上的一项新研究发现,实施这样一种肺癌筛查项目可能会非常棘手和复杂,更何况它在帮助确定人们是否真的患有肺癌这个方面也并不可靠。

第一项比较不同肺癌风险模型如何选择吸烟者进行筛查的研究表明,即使执行性最佳模型也需要改进以提高其预测价值。该研究由美国国家癌症研究所(NCI)和美国癌症协会的研究人员进行。

研究人员在5月14日发表在Annals of Internal Medicine上的在线报告中指出,对美国人口代表性样本中的9种风险预测模型进行的分析并未就应该筛查哪些或哪些有史以来吸烟者达成共识。

研究人员表示,在5年风险阈值为2.0%的情况下,不同模型选择的吸烟者的筛查人群为760万~2600万。

四种风险模型比其他风险模型更准确地预测风险并选择吸烟者进行筛查。对于这些模型,筛选人群的规模(760万至1090万)更加接近,并且对所选择的73%吸烟者表示认可。

这四个模型是Bach模型,2012年卵巢癌筛查试验模型(PLCO-M2012),肺癌风险评估工具(LCRAT),肺癌死亡风险评估工具(LCDRAT)。研究人员表示,这些模型总体上具有最高的识别率,在固定的特异性下具有最高的敏感性,反之亦然,在固定风险阈值下具有类似的识别率。

这些观察结果表明,任何这些模型都可以用来选择那些肺癌发病率或死亡风险最高的吸烟者,这些模型中的每一个都已在外部人群中得到验证。这些发现可能被用来为未来的指导方针提供信息

虽然研究结果证实了既往研究结果证明的PLCO-M2012和Bach模型具有优异的表现,但研究人员强调,模型应进一步改进以提高其在某些亚群中的表现。

例如,巴赫模型没有考虑到种族/民族,肺癌家族史或慢性阻塞性肺病的存在。因此,它低估或高估了哪些人群应该被筛选。

PLCO-M2012模型低估了拉美裔患者的肺癌风险2~3倍,而LCRAT和LCDRAT模型均低估了亚洲/其他亚组的风险。

研究人员指出,目前没有肺癌筛查的风险阈值。来自美国国家综合癌症网络的2018年肺癌筛查指南指出,可以使用个体化风险模型来选择吸烟者进行筛查。

越来越多的人认识到,与使用简单的二分风险因素选择吸烟者进行筛查相比,个体化风险计算能够解释某些人口统计学,临床和吸烟特征,可以大大提高CT筛查计划的有效性和效率。

研究细节

对于这项研究,研究人员将重点放在风险预测模型上,该模型使用全国健康访问调查的2010~2012年数据来估计符合筛查条件的美国人数。

为了评估每个预测模型的表现,研究人员使用了来自两个美国大型队列的数据。第一个队列由美国国立卫生研究院 -美国退休人员协会(正式为美国退休人员协会)饮食与健康研究中的337,388名曾经吸烟者组成。第二队列包括CPS-II(癌症预防研究II)营养调查队列中的72,338名曾经吸烟者。

研究人员测量了模型预测病例与观察病例的比例以确定模型校准。研究人员使用曲线下面积(AUC)来确定区别。

Bach模型、PLCO-M2012、LCRAT和LCDRAT模型在固定的特异性下具有最高的灵敏度,反之亦然。在固定的风险阈值下,区别是相似的。预期观察比例介于0.92~1.12,AUC介于0.75~0.79。

这比Spitz模型,利物浦肺癌项目(LLP)模型,LLP发病风险模型,Hoggart模型和匹兹堡预测模型要高。这五种模型高估了风险; 预期观察比率范围从0.83~3.69。对于这些模型,AUC也较低,范围从0.62~0.75。

那么,你是否应该做肺癌筛查呢?事实证明这是一个比表面看起来难得多的问题。

厚朴方舟建议:最好的对策是与医生讨论你的风险因素。如果你是一个吸烟者并出现慢性咳嗽等症状,和/或你的直系亲属中有肺癌病史,那么肺癌筛查就很可能会用于诊断肺癌。

但是,对于不吸烟或者已戒烟15年以上并且没有肺癌症状及肺癌家族史的较年轻人士来说,肺癌筛查通常不被用作预防性检查。

参考资料:Which Smokers Should Be Screened for Lung Cancer? - Medscape - May 14, 2018.AnnIntern Med. Published online May 14, 2018.

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