一項新研究發(fā)現(xiàn)，識別符合篩查條件的肺癌患者的替代模型比目前使用的基于美國預防服務工作組 (USPSTF) 標準的方法更準確。研究結果由Wiley在線發(fā)表在美國癌癥協(xié)會同行評審期刊《CANCER》上。
肺癌是癌癥死亡的主要原因，使用低劑量計算機斷層掃描來篩查肺癌高風險人群可以減少肺癌死亡。USPSTF 標準使用年齡和吸煙史來確定肺癌篩查的資格：年齡 50-80 歲、目前吸煙或曾經(jīng)吸煙并在 15 年前戒煙且有 20 包年吸煙史(例如每天 1 包)的個人20 年或每天 2 包，10 年)均符合資格。更個性化的模型是基于前列腺癌、肺癌、結直腸癌和卵巢癌篩查試驗的 PLCOm2012 肺癌風險預測模型。該模型使用其他參數(shù)，包括癌癥個人史、肺癌家族史、慢性阻塞性肺病個人史、教育水平、體重指數(shù)、并競相預測個人患肺癌的風險。(不包括種族的修改版本稱為 PLCOm2012noRace。)
為了比較 USPSTF 和 PLCOm2012 以及 PLCOm2012noRace 方法，布魯克大學的 Martin Carl Tammemägi 博士及其同事將這些方法應用于南達科他州 1,565 名肺癌患者。與 USPSTF 2013 和 USPSTF 2021 標準相比，PLCOm2012 模型具有更高的敏感性，并且識別出更多符合篩查資格的肺癌患者。根據(jù) USPSTF 標準和 PLCOm2012noRace 模型，自我報告為原住民的個人與非原住民之間似乎不存在資格差異。
研究還表明，沒有必要對 50 歲以下的人進行篩查，因為在該年齡以下被診斷出肺癌的人很少。
“包括這項研究在內的多項研究表明，與 USPSTF 年齡和吸煙史標準相比，使用考慮更多個體化肺癌風險因素的風險預測模型來確定篩查資格，可以更好地選擇篩查對象，”博士說. 塔梅瑪吉。“這項研究以及對其他服務不足人群的類似研究應該用來鼓勵政策制定者使用風險預測模型來使用更加個性化的篩查資格標準。盡管種族是一種社會建構，但在確定該建構的風險因素并將其納入風險預測模型之前，
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