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異なる乳がんスクリーニング戦略を比較するための共同モデリング:米国の予防サービスタスクフォースの決定分析

Amy Trentham-Dietz ¹, Christina Hunter Chapman ², Jinani Jayasekera ³

¹Department of Population Health Sciences and Carbone Cancer Center, School of Medicine and Public Health, University of Wisconsin-Madison.
²Department of Radiation Oncology and Center for Innovations in Quality, Safety, and Effectiveness, Baylor College of Medicine, Houston, Texas.
³Health Equity and Decision Sciences (HEADS) Research Laboratory, Division of Intramural Research at the National Institute on Minority Health and Health Disparities, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland.
⁴University of Washington School of Medicine, Seattle.
⁵Division of Cancer Prevention, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland.
⁶Department of Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, California.
⁷Department of Biostatistics and Medical Informatics, School of Medicine and Public Health, University of Wisconsin-Madison.
⁸Stanford University, Stanford, California.
⁹Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, Massachusetts.
¹⁰Harvard Pilgrim Health Care Institute, Boston, Massachusetts.
¹¹Erasmus MC-University Medical Center, Rotterdam, the Netherlands.
¹²University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston.
¹³Department of Industrial and Systems Engineering and Carbone Cancer Center, University of Wisconsin-Madison.
¹⁴Departments of Medicine and Epidemiology and Population Health, Stanford University, Stanford, California.
¹⁵Departments of Medicine and Epidemiology and Biostatistics, University of California San Francisco.
¹⁶Kaiser Permanente Washington Health Research Institute, Seattle, Washington.
¹⁷Department of Surgery, University of Vermont, Burlington.
¹⁸Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice and Departments of Medicine and Community and Family Medicine, Dartmouth Geisel School of Medicine, Hanover, New Hampshire.
¹⁹Division of Cancer Control and Population Sciences, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland.
²⁰Departments of Biomedical Data Science and Radiology, Stanford University, Stanford, California.
²¹Albert Einstein College of Medicine, Bronx, New York.
²²Department of Public Health Sciences, University of California Davis.
²³Departments of Oncology and Medicine, Georgetown University Medical Center, and Georgetown Lombardi Comprehensive Institute for Cancer and Aging Research at Georgetown University Lombardi Comprehensive Cancer Center, Washington, DC.

⁰Department of Population Health Sciences and Carbone Cancer Center, School of Medicine and Public Health, University of Wisconsin-Madison.

Jama +

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2024年4月30日

PubMedで要約を見る

まとめ

マンモグラフィー検診は 40歳から始めると乳がんによる死亡率を大幅に減らし寿命を延ばしますリスクの高い女性に合わせたスクリーニングは利益を維持し格差を減らすことができます

科学分野

腫瘍学
放射線科
公衆衛生

背景

乳がんのスクリーニングの有効性は,発生率の変化と治療の進歩によって影響されます.
最適なマンモグラフィのスクリーニング戦略には,最新の結果の見積もりが必要です.

研究の目的

米国女性における様々なマンモグラフィのスクリーニング戦略の生涯結果を推定する.
デジタルマンモグラフィーとデジタル乳房トモシンセシス (DBT) のスクリーニング間隔と年齢を比較する.

主な方法

癌介入と監視モデリングネットワーク (CISNET) の6つのモデルを国内データで利用した.
デジタルマンモグラフィーまたはDBTを用いた36のスクリーニング戦略 (年齢40~79年,年次/二年次) を評価した.
すべての女性,特に黒人女性の評価結果,100%の遵守を前提としています.

主要な成果

40歳から74歳までの2年毎のDBTスクリーニングは,スクリーニングなしと比べて1000人当たり8. 2人の死亡を回避し,死亡率を30%減少させた.
デジタル・マンモグラフィー検査は同じような効果をもたらしたが誤った陽性反応は多く年間スクリーニングは利点も害も増した.
79歳までのスクリーニングの継続は,同様のまたはより高い利益と害の比率を示しました. リスクが高い女性はより大きな恩恵を受けています

結論

マンモグラフィー検診は特に40歳から始めると乳がんによる死亡率を低減し寿命を延ばす効果があります
リスクの高い個体に対する強化されたスクリーニングは利益と害の比率を維持し死亡率の格差を減らすことができます
40歳からの黒人女性の対象となる年次スクリーニングと 2年毎のスクリーニングにより,死亡率のギャップを軽減できます.

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