摘要
目的肺癌(LC)筛查的基线CT扫描可能会显示某些LC筛查参与者可以较少筛查的信息,而需要专门的早期心脏和呼吸临床输入。我们的目的是利用CT信息开发和验证竞争性死亡(CD)风险模型,以识别低LC和高CD风险的参与者。
方法使用国家肺筛查试验(n= 15000)的样本,考虑了参与者的人口统计学特征和LC、心血管疾病和慢性阻塞性肺疾病的定量CT测量,以得出预测5年CD风险的逻辑回归模型。采用多中心意大利肺检测数据进行外部验证(n=2287)。
结果我们最终的CD模型在推导(曲线下面积分别为0.744[95%置信区间=0.727至0.761]和0.677[0.658至0.695])和验证队列(分别为0.744[0.652至0.835]和0.725[0.633至0.816])方面都优于外部预扫描模型(CDRAT)。同时考虑到LC发生率风险,我们提出了一个风险阈值,即确定一个亚组(6258/23 096,27%)的风险阈值,该阈值需要筛选以检测216 (与其余队列中的23例)和每例LC病例5.41例cd的比率(与0.88)。验证队列亚组(774/2287,34%)的数值分别为129 (与29)及1.67 (与0.43)。
结论在扫描后评估LC和CD风险可以提高LC筛查的效率,并促进在某些参与者中启动多学科轨迹。
脚注
这篇手稿最近已被接受在欧洲呼吸杂志.在我们的制作团队编辑和排版之前,它以其可接受的形式发布在这里。这些生产过程完成后,作者已经批准了结果的证明,文章将转移到最新一期的收获网上。请打开或下载PDF以查看本文。
利益冲突:施罗德博士没有什么可透露的。
利益冲突:Jacobs博士在提交的工作之外报告了来自德国不来梅MeVis Medical Solutions AG公司的资助;.
利益冲突:莱斯曼博士没什么可透露的。
利益冲突:布洛德斯博士没有什么可透露的。
利益冲突:席尔瓦医生没什么可透露的。
利益冲突:Išgum博士没有什么可透露的。
利益冲突:在研究过程中,Dr. de Jong报告来自Philips Healthcare的其他报告;.
利益冲突:van den Heuvel博士没什么可透露的。
利益冲突:Sverzellati博士没有什么可透露的。
利益冲突:Prokop博士报告了来自博莱科、拜耳、东芝、&西门子,来自东芝的资助,其他来自Thiroux的资助,除了提交的工作;.
利益冲突:帕斯托里诺博士没什么可透露的。
利益冲突:谢弗-普罗科普博士没有什么可透露的。
利益冲突:van Ginneken博士在Thirona的其他报告,Mevis Medical Solutions的资助,Delft Imaging Systems的资助,提交的工作之外;.
- 收到了2021年6月7日。
- 接受2021年9月17日。
- 版权所有©作者2021。获取转载权限请联系权限在}{ersnet.org