Bài báo khoa học Tập 67 Số CĐ8-NCKH 06/07/2026

CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ UNG THƯ PHỔI: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN

Trần Thị Thanh Hương1,2,3,4, Nguyễn Hương Giang1,2,3,4, Đỗ Vũ Minh Hà1,2,3,4, Nguyễn Thùy Dương1,3, Bùi Thị Oanh1,2,3,4, Phạm Tường Vân2,4
1 National Cancer Institute, K Hospital
2 Institute of Preventive Medicine and Public Health, Hanoi Medical University
3 Viện Ung thư Quốc gia, Bệnh viện K
4 Viện Đào tạo Y học dự phòng và Y tế công cộng, Trường Đại học Y Hà Nội
DOI: 10.52163/yhc.v67iCD8.5707
38 Lượt xem
0 Lượt tải xuống
Từ khóa
mô hình dự báo, ung thư phổi, yếu tố nguy cơ
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.

Tài liệu tham khảo
[1]
Bray F., Laversanne M., and Sung H. (2024). Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin, 74(3), 229–263. https://doi.org/10.3322/caac.21834 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[16]
National survey on the risk factors of noncommunicable diseases in Viet Nam, 2021. https://www.who.int/publications/i/item/9789290620266 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[20]
New lung cancer screening guideline – Canadian Task Force on Preventive Health Care. https://canadiantaskforce.ca/new-lung-cancer-screening-guideline/ Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar
[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 Google Scholar