米国における人種・民族別の肺がんリスク予測モデル性能比較、スクリーニング効率向上に課題

【背景】

米国では肺がん検診における人種・民族間格差が懸念されており、リスク予測モデルがスクリーニング対象者の選定にどう影響するか不明であった。本研究は、米国の人種・民族グループ間でリスク予測モデルの性能を評価し、格差を是正できるか検討した。

【結果】

16モデル中11モデルで非ヒスパニック系黒人における肺がんリスクが0.75未満と過小評価され、アジア系では他グループより識別能が低かった（16モデル中13モデル）。リスクベース戦略はUSPSTF-2021基準より平均スクリーニング効率が優れ、NNSはPLCOm2012モデルで36.5、LYFS-CTモデルで40.1であった。

【臨床へのインパクト】

米国の肺がん検診ガイドラインであるUSPSTF基準は、特定の人種・民族グループでリスクを過小評価し、スクリーニング効率に格差を生じさせている可能性が示唆された。リスク予測モデルの導入は効率と公平性を改善しうるが、現在のモデルではすべての目標を同時に達成できないため、多様な人種・民族に対応したモデルのさらなる最適化が、将来的に日本の多民族化する社会での医療提供にも示唆を与えるだろう。

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。