风险模型预测屏幕检测和间隔乳腺癌在人口乳房扫描查参与者的风险模型.

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 乳腺癌查计划旨在早期发现癌症.
• 识别患有查检测和间隔乳腺癌的高风险妇女对于优化查策略至关重要.
• 传统的风险因素是常规收集的,但它们对不同乳腺癌亚型的预测能力需要评估.

研究的目的:

• 评估传统风险因素在识别有查检测和间隔乳腺癌风险的妇女中的准确性.
• 为了评估年龄,症状,家族病史,乳腺癌个人病史,乳腺密度和激素替代疗法使用的预测性表现.
• 为了比较屏幕检测,高级屏幕检测和间隔乳腺癌的预测模型.

主要方法:

• 分析了323,082名妇女的1,026,137次乳房扫描查检查 (2007年7月至2017年6月).
• 开发多变量模型来预测查检测,高级查检测 (≥pT2) 和间隔乳腺癌.
• 计算各种风险因素的概率比率 (ORs) 和危险比率 (HRs),并使用接收器运行特征曲线 (AUC) 下的面积来评估模型歧视.

主要成果:

• 高龄 (≥60岁) 和症状是查检测癌症的显著预测因素 (OR分别为2.56-3.60和7.44),与晚期癌症的关联更强.
• 密集的乳房 (HR 2.36) 和症状 (HR 3.27) 是间隔癌症的关键预测因素.
• 一级家族史,个人乳腺癌史和最近使用激素替代疗法也与特定癌症类型的风险增加有关.
• AUC值在0.643到0.706之间,这表明所有模型的歧视程度都适度.

结论:

• 传统的风险因素,特别是年龄和症状,有效预测查检测到的乳腺癌.
• 密集的乳房和症状是间歇性乳腺癌最强的预测因素.
• 开发的模型表现出适度的预测准确性,与现有的既定模型相比,表明查计划中风险分层的潜力.