喫煙者の肺がんCTスクリーニング、9つのリスク予測モデルで選定集団に大きな差

【背景】

肺がんCTスクリーニングのガイドラインでは、喫煙歴のある患者を選定する際に個別化されたリスクモデルの使用を推奨しています。しかし、モデルによって選定される集団が異なり、各モデルのスクリーニング対象者選定における性能は不明でした。

【結果】

9つのモデルは、5年リスク閾値2.0%で760万人から2600万人のスクリーニング対象者を選定しました。Bachモデル、PLCOM2012、LCRAT、LCDRATの4モデルは、良好なキャリブレーション（予測/実測比0.92～1.12）と高い判別能（AUC 0.75～0.79）を示し、他の5モデルよりも優れた性能でした。

【臨床へのインパクト】

肺がんCTスクリーニングの対象者選定において、使用するリスク予測モデルによって対象集団の規模が大きく異なることが示されました。特に、Bachモデル、PLCOM2012、LCRAT、LCDRATの4モデルはリスク予測の精度が高く、これらのモデルを用いることで、より適切にスクリーニング対象者を選定し、医療資源の効率的な利用に貢献する可能性があります。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。