CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ UNG THƯ PHỔI: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Tổng quan các mô hình dự báo nguy cơ ung thư phổi trên thế giới nhằm mô tả đặc điểm, yếu tố nguy cơ, hiệu năng dự báo và khả năng ứng dụng, từ đó đề xuất định hướng cho Việt Nam. Phương pháp: Nghiên cứu tổng quan hệ thống được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu trong và ngoài nước đến tháng 01/2025. Các nghiên cứu được lựa chọn theo tiêu chí PICOS và quy trình PRISMA. Các chỉ số đánh giá mô hình bao gồm độ nhạy, độ đặc hiệu và diện tích dưới đường cong ROC (AUC). Kết quả: Tổng cộng 72 nghiên cứu được đưa vào phân tích. Các mô hình dự báo chủ yếu sử dụng hồi quy logistic hoặc hồi quy Cox. Các yếu tố nguy cơ thường gặp gồm tuổi, giới, tình trạng và mức độ hút thuốc, chỉ số BMI, tiền sử gia đình ung thư phổi và bệnh phổi mạn tính. Các mô hình trên người hút thuốc có hiệu năng dự báo trung bình đến tốt (AUC 0,77–0,88), trong khi các mô hình cho người không hút thuốc còn hạn chế nhưng đang được quan tâm nhiều hơn tại châu Á. Kết luận: Nhiều mô hình dự báo nguy cơ ung thư phổi đã được phát triển, tuy nhiên, phần lớn dựa trên quần thể phương Tây. Việc áp dụng tại Việt Nam cần được kiểm định và hiệu chỉnh phù hợp với đặc điểm dịch tễ trong nước.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
mô hình dự báo, ung thư phổi, yếu tố nguy cơ
Tài liệu tham khảo
2. Weber M., Yap S., Goldsbury D., et al. (2017). Identifying High Risk Individuals for Targeted Lung Cancer Screening: Independent Validation of the PLCOm2012 Risk Prediction Tool. Int J Cancer, 141(2), 242–253. https://doi.org/10.1002/ijc.30673
3. Rubin K.H., Haastrup P.F., Nicolaisen A., et al. (2023). Developing and Validating a Lung Cancer Risk Prediction Model: A Nationwide Population-Based Study. Cancers, 15(2), 487. https://doi.org/10.3390/cancers15020487
4. Fu M., Travier N., Martín‐Sánchez J.C., et al. (2018). Identifying High-Risk Individuals for Lung Cancer Screening: Going Beyond NLST Criteria. PLoS One, 13(4), e0195441. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195441
5. Bach P.B., Kattan M.W., Thornquist M.D., et al. (2003). Variations in lung cancer risk among smokers. J Natl Cancer Inst, 95(6), 470–8. https://doi.org/10.1093/jnci/95.6.470
6. Tammemagi C.M., Pinsky P.F., Caporaso N.E., et al. (2011). Lung cancer risk prediction: Prostate, Lung, Colorectal And Ovarian Cancer Screening Trial models and validation. J Natl Cancer Inst, 103(13), 1058–68. https://doi.org/10.1093/jnci/djr173
7. Gustavo Borges da Silva Teles, Macedo A.C.S., Chate R.C., et al. (2020). LDCT Lung Cancer Screening in Populations at Different Risk for Lung Cancer. BMJ Open Respir Res, 7(1), e000455. https://doi.org/10.1136/bmjresp-2019-000455
8. Wolff R.F., Moons K.G.M., Riley R.D., et al. (2019). PROBAST: A Tool to Assess the Risk of Bias and Applicability of Prediction Model Studies. Ann Intern Med, 170(1), 51–58. https://doi.org/10.7326/M18-1376
9. Çorbacıoğlu Ş.K. and Aksel G. (2023). Receiver operating characteristic curve analysis in diagnostic accuracy studies: A guide to interpreting the area under the curve value. Turk J Emerg Med, 23(4), 195–198. https://doi.org/10.4103/tjem.tjem_182_23
10. Robbins H.A., Alcala K., Swerdlow A.J., et al. (2021). Comparative performance of lung cancer risk models to define lung screening eligibility in the United Kingdom. Br J Cancer, 124(12), 2026–2034. https://doi.org/10.1038/s41416-021-01278-0
11. Katki H.A., Kovalchik S.A., Petito L.C., et al. (2018). Implications of 9 risk prediction models for selecting ever-smokers for CT lung-cancer screening. Ann Intern Med, 169(1), 10–19. https://doi.org/10.7326/M17-2701
12. Kim H., Kim H.Y., Goo J.M., et al. (2020). Lung Cancer CT Screening and Lung-RADS in a Tuberculosis-endemic Country: The Korean Lung Cancer Screening Project (K-LUCAS). Radiology, 296(1), 181–188. https://doi.org/10.1148/radiol.2020191806
13. Yang J.J., Wen W., Zahed H., et al. (2024). Lung Cancer Risk Prediction Models for Asian Ever-Smokers. J Thorac Oncol, 19(3), 451–464. https://doi.org/10.1016/j.jtho.2023.10.015
14. Wang F., Tan F., Shen S., et al. (2023). Risk-stratified Approach for Never- and Ever-Smokers in Lung Cancer Screening: A Prospective Cohort Study in China. Am J Respir Crit Care Med, 207(1), 77–88. https://doi.org/10.1164/rccm.202103-0690OC
15. Spitz M.R., Hong W.K., Amos C.I., et al. (2007). A risk model for prediction of lung cancer. J Natl Cancer Inst, 99(9), 715–26. https://doi.org/10.1093/jnci/djk153
16. National survey on the risk factors of noncommunicable diseases in Viet Nam, 2021. https://www.who.int/publications/i/item/9789290620266
17. Tammemagi M.C., Church T.R., Hocking W.G., et al. (2014). Evaluation of the lung cancer risks at which to screen ever- and never-smokers: screening rules applied to the PLCO and NLST cohorts. PLoS Med, 11(12), e1001764. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001764
18. Kim Y. (2019). Implementation of organized lung cancer screening program in Korea. Ann Oncol, 30, ii14. https://doi.org/10.1016/j.annonc.2019.02.040
19. USPSTF, Krist A.H., Davidson K.W., et al. (2021). Screening for Lung Cancer: US Preventive Services Task Force Recommendation Statement. JAMA, 325(10), 962–70. https://doi.org/10.1001/jama.2021.1117
20. New lung cancer screening guideline – Canadian Task Force on Preventive Health Care. https://canadiantaskforce.ca/new-lung-cancer-screening-guideline/
21. Lam D.C.-L., Liam C.-K., Andarini S., et al. (2023). Lung Cancer Screening in Asia: An Expert Consensus Report. J Thorac Oncol, 18(10), 1303–1322. https://doi.org/10.1016/j.jtho.2023.05.024
22. Wood D.E., Kazerooni E.A., Aberle D.R., et al. (2025). NCCN Guidelines® Insights: Lung Cancer Screening, Version 1.2025. J Natl Compr Canc Netw, 23(1). https://doi.org/10.6004/jnccn.2025.0006
23. Charvat H., Sasazuki S., Shimazu T., et al. (2018). Development of a risk prediction model for lung cancer: The Japan Public Health Center‐based Prospective Study. Cancer Sci, 109(3), 854–862. https://doi.org/10.1111/cas.13484