[目的]基于上海市社区人群低剂量CT(low dose computed tomography,LDCT)肺癌筛查项目数据,构建肺癌风险预测模型,为我国LDCT筛查高危人群的界定及后续追踪提供科学依据。[方法]选取2013年8月至2017年12月参与上海市闵行区肺癌LDCT筛查的合格人群24530人,收集LDCT筛查信息、肺癌风险评估问卷信息、肺癌发病信息。采用Cox比例风险回归法共构建了两套风险预测模型:基本模型(n=24530)纳入性别、筛查年龄、吸烟史、家族史、是否检出结节;LDCT筛查模型(n=3649)纳入吸烟史、家族史、筛查是否阳性、结节性质、结节大小。将人群按7∶3的比例随机分为训练集和验证集,使用受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)评价区分度,绘制校准曲线评估模型的校准度,利用十倍交叉验证方法进行预测模型的内部验证。[结果]24530名研究对象的结节检出率为17.5%,LDCT筛查阳性率为12.0%,中位结节大小6.0 mm(P25,P75:4.0,10.0 mm)。在中位随访9.8年(P25,P75:8.4,11.4年)期间,共发现新发肺癌病例503例(男性342例,女性161例)。训练集中,基本模型预测1、3、5年肺癌发生风险的AUC分别为0.883、0.800和0.828,LDCT筛查模型的AUC分别为0.826、0.803和0.804,模型区分能力均较好。基本模型和LDCT筛查模型的校准曲线显示,模型拟合度均良好。十倍交叉验证结果显示,基本模型的平均AUC为0.783,标准误为0.012;LDCT筛查模型的平均AUC为0.796,标准误为0.017;模型预测效果均稳定。[结论]该研究建立了基于社区人群LDCT筛查的肺癌风险预测模型,其在判别能力和预测准确性方面具有良好的性能,有助于肺癌LDCT筛查高危个体的识别及筛查后健康管理。
目的基于Markov模型评价肺结节低剂量螺旋CT(LDCT)筛查的卫生经济学。方法利用2021年—2023年北京市某三甲医院的肺结节LDCT筛查数据和部分国外临床研究数据,采用成本效用分析方法,通过增量成本效用比(ICUR)确定优势筛查策略;使用R语言获得转移概率参数,利用TreeAge Pro 2011软件构建Markov模型。假设以我国10万名55岁及以上人群为肺结节筛查对象,模拟其疾病发展情况,并通过敏感性分析评价该模型的稳定性。结果成本效用分析显示,该模型经20次循环后,LDCT筛查策略的总成本为3543088618元,相较于不筛查策略的总成本增加了784130651元,额外获得了7996个质量调整生命年(QALY),每获得一个QALY需多花费98059.77元。采用WHO卫生经济学评价标准,LDCT筛查策略的ICUR大于1倍人均国内生产总值(GDP)但小于3倍人均GDP,为优势策略。敏感性分析显示,各变量在其敏感性分析范围内无论如何变化,都不会对ICUR产生较大影响,表明该模型具有较好的稳定性。结论在55岁及以上人群中开展每年一次肺结节LDCT筛查的ICUR小于3倍人均GDP,具有一定的经济学效用,该筛查策略有利于肺癌的“早发现、早诊断、早治疗”。
