リスクの階層化による口腔がんのシミュレーションモデリング:潜在的なスクリーニングプログラムの評価方法

科学分野:

• 腫瘍学
• 公衆衛生
• 医療情報学

背景:

• 口腔がんの早期発見は,リスクと利益のバランスをとる定義された集団とスクリーニングスキームの欠如によって妨げられています.
• 現存するスクリーニング方法では 早期介入から最も恩恵を受ける可能性が高い個人を 特定することができません

研究 の 目的:

• 口腔がんのスクリーニング戦略を評価するためのマイクロシミュレーションモデル (SCORE) の開発と検証.
• スクリーニングの効率と患者のアウトカムに対するリスク分別バイオプシーの影響を評価する.

主な方法:

• 口腔がんのシミュレーションとリスク暴露 (SCORE) のマイクロシミュレーションモデルを作成し,喫煙,アルコールの暴露,および病変の特徴を組み込んだ.
• 口腔潜在悪性疾患 (OPMD) の進行をシミュレートし,リスクベースの生体検査の決定ルールの有無でスクリーニング戦略を評価した.
• モデルを全国がん登録データと 調整し 寿命,がん発生率,死亡率などの結果を 比較しました

主要な成果:

• すべての評価されたスクリーニング戦略は,スクリーニングなしと比較して,口腔がんの発生率と死亡率を少なくとも20~26%減少させた.
• 診断効率が向上し,治療可能な診断ごとに8回の生検が必要になりました.
• 高リスクの男性では,生体検査のルールがあるか否かのスクリーニングで,癌による死亡率と発症率の減少に類似した効果が示されました.
• バイオプシーのルールを適用すると,高リスクグループではバイオプシーが38%減少し,がんの負担は減りました.

結論:

• SCOREモデルは,口腔がんスクリーニングの最適化とターゲット集団の特定のための仮想試験を容易にする.
• リスク分層のスクリーニング戦略は,特に生検決定のルールを用いて,診断の効率を高め,不要な手順を最小限に抑えることができます.
• SCOREは新しいスクリーニング技術と 口腔がん予防のための臨床勧告の評価を加速させることができます.