乳腺癌风险评定的十九年准确性

编者按：对参加常规筛查女性进行准确的长期乳腺癌风险评定，可以对筛查推荐意见和预防干预措施实现个体化，有助减少疾病负担和干预措施相关危害。国际乳腺癌干预研究（IBIS）泰尔-库齐克模型为乳腺癌发病风险预测模型之一，整合了身高、体重、激素补充疗法、生育史、家族史、激素受体状态、乳腺良性病史、乳腺癌易感基因（BRCA）等，已被多项验证研究证实预测效果良好。那么，该模型对于随访超过10年的乳腺癌风险评定准确性如何？

2018年4月5日，《美国医学会杂志》肿瘤学分册在线发表英国伦敦玛丽王后大学、美国凯泽永久医疗集团华盛顿州健康研究院的队列研究报告，调查了钼靶密度＋经典风险因素评定乳腺癌风险模型的19年长期准确性。

凯泽永久：美国最大的医疗保险保健保障集团，创立于1945年，总部位于加利福尼亚州奥克兰，业务遍布美国8个州和首都华盛顿哥伦比亚特区，拥有自己的医疗保险基金、医院医生、教学研究机构。截至2017年10月，拥有1170万医疗保险客户、20.8975万员工、2.1275万医生、5.4072万护士、39个医疗中心、720个医疗机构。由于该集团需要为所有医疗保险客户的医疗保障提供全程医疗保健，故其参与研究的样本量和现实意义相当大。

该队列研究从凯泽永久医疗集团华盛顿州乳腺影像登记库入组1996年1月1日～2013年12月31日参加筛查的40～73岁无乳腺癌女性13万2139例（入组时年龄：中位50岁，四分位距：44～58岁），根据入组时乳腺影像报告数据系统（BI-RADS）钼靶密度和调查问卷获得的风险因素，利用泰尔-库齐克模型评定主要风险。入组钼靶检查后6个月开始随访，直至首次诊断乳腺浸润癌、75岁、2014年12月31日、诊断导管原位癌、死亡或退出医疗保险计划。主要结局衡量指标为根据乳腺癌发病风险预测模型±钼靶密度预计和实际的乳腺浸润癌发病率。2016年3月2日～2017年11月13日进行数据分析。利用精确泊松分布95%置信区间对实际/预计（O/E）乳腺癌病例数量进行比较，对研究人群10年风险最高十分之一与中间八成相比的风险比进行推算。根据时间依赖比例风险效应，对随访期间预计风险准确定性的相对稳定性进行检验。

结果，经过中位5.2年（四分位距：2.4～11.1年，最长：19年）随访：

乳腺浸润癌诊断实际发病2699例（年发病率：2.9‰）。

乳腺癌预测模型预计发病2757例（实际/预计：1.02，95%置信区间：0.98～1.06）

模型＋钼靶密度预计发病2645例（实际/预计：0.98，95%置信区间：0.94～1.02）

适合预防治疗的高风险（10年风险≥8%）女性

乳腺癌预测模型预计2554例（1.9%）其中实际147例（5.45%）预计185例（实际/预计：0.79，95%置信区间：0.67～0.93，年发病率：8.7‰）

模型＋钼靶密度预计4645例（3.5%）其中实际273例（10.1%）预计349例（实际/预计：0.78，95%置信区间：0.69～0.88，年发病率：9.2‰）

预计风险最高十分之一与中间八成相比：

乳腺癌预测模型的风险比：2.22（95%置信区间：2.02～2.45）

模型＋钼靶密度的风险比：2.55（95%置信区间：2.33～2.80）

根据年龄校正后的预计风险准确性变化：

乳腺癌预测模型相对风险：-0.003（95%置信区间：-0.018～0.012）

模型＋钼靶密度相对风险：-0.008（95%置信区间：-0.020～0.004）

因此，根据该研究结果，将经典风险因素与钼靶密度结合的乳腺癌风险评定可以提供≥10年有用数据，评定后19年内预测准确性无显著减少，并且可以用于指导长期、系统、风险相关筛查和预防策略制定。为了筛查风险并制定预防策略，有必要对乳腺癌进行准确的风险评定；钼靶密度＋经典风险因素评定乳腺癌风险可能多年有效。