英國牛津大學Liao等報告，新開發(fā)的CanPredict(lung)模型基于2個英國初級保健數(shù)據(jù)庫1967萬人的數(shù)據(jù)，并獲得了內(nèi)部驗證和外部驗證。其對英國初級保健人群的風險分層和選擇肺癌高危個體進行靶向篩查均具有潛在的效用。(Lancet Respir Med. 2023年4月5日在線版)

為了開發(fā)和驗證一種供英國肺癌篩查使用的風險預測模型——CanPredict(lung)模型，并與其他7種風險預測模型的性能進行比較，該項回顧性人群隊列研究關(guān)聯(lián)了2個英國初級保健數(shù)據(jù)庫的電子健康記錄：QResearch數(shù)據(jù)庫(2005年1月1日至2020年3月31日)和CPRD Gold數(shù)據(jù)庫(2004年1月1日至2015年1月1日)。主要終點為肺癌的偶發(fā)(散發(fā))性確診病例。

推導隊列的數(shù)據(jù)來自QResearch數(shù)據(jù)庫，包括1299萬25~84歲的個體，研究者使用Cox比例風險模型來構(gòu)建男性和女性的CanPredict(lung)模型。按性別和種族，研究者使用區(qū)分度(Harrell's C統(tǒng)計量、D統(tǒng)計量、能解釋至肺癌確診時間的變異R2D)和校準圖評估模型的性能，其中QResearch數(shù)據(jù)庫中有414萬人用于內(nèi)部驗證，CPRD數(shù)據(jù)庫有254萬人用于外部驗證)。

供對比的7個肺癌風險預測模型依次為LLP v2、LLP v3、LCRAT、PLCO M2012、PLCO M2014、匹茲堡模型和Bach模型，模型性能對比樣本集包括：55~74歲曾經(jīng)吸煙者(英國推薦接受肺癌篩查的人群)中的對比和在各模型資格標準確定后的人群中對比。

結(jié)果顯示，隨訪期間，QResearch數(shù)據(jù)庫推導隊列中有

73 380例肺癌病例，QResearch數(shù)據(jù)庫內(nèi)部驗證隊列中有22 838例，CPRD數(shù)據(jù)庫外部驗證隊列中有16 145例。最終模型中的預測因子包括社會人口學特征(年齡、性別、種族、Townsend評分)、生活方式因素(體質(zhì)指數(shù)、吸煙和飲酒狀況)、合并癥、肺癌家族史和其他癌癥的個人史。女性和男性的模型中，部分預測因子不同，但模型性能相似。

按性別和種族分層，CanPredict(lung)模型在全模型的內(nèi)部驗證和外部驗證中均顯示了出色的區(qū)分度和校準度。在QResearch數(shù)據(jù)庫驗證隊列中，該模型能解釋兩性間65%的至肺癌診斷時間變異(R2D)，能解釋CPRD數(shù)據(jù)庫驗證隊列中兩性間59%的R2D。在QResearch數(shù)據(jù)庫驗證隊列和CPRD隊列中，Harrell C統(tǒng)計量分別為0.90和0.87，D統(tǒng)計量分別為2.8和2.4。

與其他7個肺癌預測模型相比，CanPredict(lung)模型在2個樣本集的3個預測時間范圍(5年、6年和10年)內(nèi)的區(qū)分度、校準和凈獲益方面均表現(xiàn)最佳。CanPredict(lung)模型也比目前英國推薦的模型(LLPv2和PLCO M2012)具有更高的敏感性，因為在篩查相同數(shù)量的高危個體時它比那些模型能分辨出更多的肺癌病例。

(編譯 王垚松)