Abstract
Formål
Lungekreft er den ledende årsak til kreft dødsfall i Korea. Målet med denne studien var å utvikle en individuell risiko prediksjon modell for lungekreft hos koreanske menn bruker populasjonsbasert kohort data.
Metoder
Fra en populasjonsbasert kohort studie av 1.324.804 Korean menn uten kreft ved baseline, ble individualisert absolutte risikoen for å utvikle lungekreft estimert ved hjelp av Cox modell. Vi sjekket gyldigheten av modellen ved hjelp av C-statistikk og Hosmer-Lemeshow chi-kvadrat-test på en ekstern validering datasett.
Resultater
Risikoen prediksjon modell for lungekreft hos koreanske menn inkludert røyking eksponering, alder oppstart av røyking, kroppsmasseindeks, fysisk aktivitet og faste blodsukkeret. Modellen viste utmerket ytelse (C statistikken = 0,871, 95% KI = 0,867 til 0,876). Røyking var signifikant assosiert med risiko for lungekreft hos koreanske menn, med en fire ganger økt risiko hos nåværende røykere forbruker mer enn en pakke om dagen i forhold til ikke-røykere. Alder ved oppstart av røyking var også en signifikant prediktor for utvikling av lungekreft; en yngre alder ved oppstart var assosiert med en høyere risiko for å utvikle lungekreft.
Konklusjon
Dette er den første studien som gir en individuell risiko prediksjon modell for lungekreft i en asiatisk befolkning med svært god modell ytelse. I tillegg til dagens røykestatus, tidligere eksponering for røyking var en svært viktig faktor for å utvikle lungekreft. Siden de fleste av risikofaktorer er modifiserbare, kan denne modellen brukes til å identifisere de som er på et høyere risiko og som kan senere endre sine livsstilsvalg for å redusere risikoen for lungekreft
Citation. Park S, Nam BH, Yang HR, Lee JA, Lim H, Han JT, et al. (2013) Individualisert Risk prognosemodell for lungekreft i koreansk Menn. PLoS ONE 8 (2): e54823. doi: 10,1371 /journal.pone.0054823
Redaktør: Olga Y. Gorlova, The University of Texas M. D. Anderson Cancer Center, USA
mottatt: 23 april 2012; Akseptert: 17. desember 2012; Publisert: 07.02.2013
Copyright: © 2013 Park et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Denne studien ble støttet av National Cancer Center Grant (NCC-0810190). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Lungekreft er en av de hyppigst forekommende kreftformer, med mer enn 1,3 millioner nye situasjoner, og en viktig årsak til kreft dødsfall på verdensbasis [1]. I Korea har kreft vært den ledende dødsårsaken siden 1980-tallet; Spesielt har lungekreft rangert først blant alle kreftdødsfall. I 2010, totalt 15,623 lungekreft dødsfall skjedde, og 73% (n = 11 411) av dem var blant menn i Korea [2]. Lungekreft var også den nest vanligste kreftformen i forekomsten blant koreanske menn og den første blant eldre koreanske menn (≥ 65 år). Alders-standardisert lungekreft insidensen i 2009 var 46,8 hos menn og 13,9 kvinner per 100.000 personår [3]. Sammenlignet med andre typer kreft, lunge kreft overlevelse var mye lavere i Korea. De 5-års relativ overlevelse var 14,9% hos menn og 19,6% for kvinner for kreftpasienter nydiagnostiserte mellom 2001 og 2005 i Korea [3].
De etablerte risikofaktorer for lungekreft blant annet aktiv tobakksrøyk, passiv røyking, luftforurensning, industrielle kjemikalier, fysisk inaktivitet, og en familiehistorie med lungekreft [4] – [6]. Forbruket av frukt og grønnsaker, spesielt de som inneholder beta-karoten eller karotenoider, har vist seg å redusere risikoen for lungekreft [7]. På den annen side, ble en økt risiko for lungekreft rapportert i Karoten og retinol effekt Trial (vinkeltegn), spesielt i høyrisikogrupper, inkludert storrøykere [8]. Blant disse risikofaktorene er røyking kjent for å være den viktigste faktoren som kan endres på individnivå. Historisk utbredelsen røyking har vært høy blant koreanske menn. Selv om det har kontinuerlig redusert over de siste to tiårene, fra 75,1% i 1992 til 43,1% i 2009, er røykeprevalens i koreanske menn fortsatt blant de høyeste av landene som inngår i Organisasjonen for økonomisk samarbeid og utvikling (OECD) [9] , [10]. Uten mønstre og omfanget av den økte risikoen for lungekreft hos røykere i asiatiske populasjoner er svært forskjellige fra de i vestlige populasjoner. De lungekreftrisiko observert blant røykere i Asia er generelt mye lavere enn blant røykere i vestlige populasjoner. Den relative risikoen for nåværende røykere i vestlige land angivelig varierer fra 9,94 [11] til 12.8 [12], mens i Asia det er så lav som 4,0 [13].
For å identifisere de med en høyere risiko for lungekreft kreft i forbindelse med forebygging og tidlig oppdagelse, er utviklingen av en individualisert risiko prediksjon modell for lungekreft avgjørende. Flere lungekreftrisiko prediksjonsmodeller har blitt utviklet, men de er hovedsakelig fokusert på deltakerne i vestlige populasjoner fra USA [14] – [19]. Ingen tidligere studie har utviklet en absolutt risiko prediksjon modell for lungekreft som kan direkte brukes til en asiatisk befolkning. Det er derfor et stort behov for å utvikle og validere en befolkning spesifikk risiko prediksjon modell ved hjelp av data fra asiatiske land. Målet med denne studien var å utvikle en risiko for lungekreft prediksjon modell i koreanske menn bruker en stor populasjonsbasert prospektiv studie.
Metoder
Etikk erklæringen
Denne studien ble godkjent av Institutional Review Board of National Cancer Center, Korea (IRB ingen. NCCNCS09-305). Behovet for deltakernes samtykke ble frafalt av etisk komité fordi denne studien involverte rutinemessig samlet medisinsk data som ble anonymt klarte i alle stadier, inkludert data rengjøring og statistiske analyser.
Studiepopulasjon og datainnsamling
Alle menn mellom 30 og 80 år som gjennomgikk helseundersøkelser mellom 1996 og 1997 ble brukt i denne studien. I løpet av de helseundersøkelser, deltakerne fylte ut et spørreskjema om røykevaner, alkoholdrikking, fysisk aktivitet, måltid preferanser (kjøtt vs. grønnsaker), tidligere sykdomshistorie, og historien til sykdom hos foreldre eller søsken (inkludert alle typer kreft, kardiovaskulær sykdom eller diabetes). Høyde, vekt, og blodtrykket ble målt direkte. Røyking status ble klassifisert som aldri, fortid, og nåværende røyker. En tidligere røyker ble definert som en person som «har sluttet å røyke i minst ett år» før tidspunktet for helsekontroll. Varighet av røyking ble vurdert for tidligere og nåværende røykere, og det gjennomsnittlige beløpet røkt per dag ble vurdert for nåværende røykere. Fysisk aktivitet ble evaluert basert på intensiteten (antall treningsøkter per uke) og varighet (hvor lenge per økt) av fritiden fysisk aktivitet. Vi klassifisert fysisk aktivitet inn i tre grupper: (1) lav, ≤4 ganger /uke på 30 minutter /sesjon; (2) moderat, 2-4 ganger /uke på ≥30 minutter /sesjon eller ≥5 ganger /uke på 30 minutter /sesjon; og (3) høy, ≥ 5 ganger /uke på ≥30 minutter /session [20], [21].
blod og urin laboratorietestresultater ble oppnådd, inkludert fastende glukose nivå. Helsesjekk-up data ble hentet fra Korea National Health Insurance Corporation.
kreftforekomst tilfeller blant deltakerne i studien ble identifisert gjennom Korea Central Kreftregisteret database. The Korea Central Kreftregisteret er en kombinasjon av en sykehus og populasjonsbasert register kreft system som dekker mer enn 95% av alle nye krefttilfeller i Korea. Lunge krefttilfeller ble klassifisert i henhold til ICD-10-koder (C33 og C34) [22]. Informasjon om deltakernes vital status ble innhentet fra døden sertifisering data fra den koreanske statistiske kontor [2]. Utgangspunktet var datoen for helseundersøkelse, hendelsesdato var datoen for første diagnostisering av lungekreft, og den siste datoen for oppfølging var desember 2007. Deltakerne gratis for lungekreft til slutten av oppfølgings ble vurdert sensurert . Vi begrenset våre analyser til deltakere i alderen 30 til 80 år som var fri for kreft ved baseline og for hvem vi hadde fullstendig informasjon om relevante risikofaktorer.
Utvikling av Risk Prediction Model
vår modell var konfigurert til å beregne den absolutte risikoen for at en person vil ha lungekreft i 8 år. For å identifisere de vesentlige risikofaktorer for lungekreft i våre data, utforsket vi den rå og aldersjusterte analyse for hvert risikofaktor. Vi ansatt Cox modell for å utvikle en multivariabel modell for lungekreft. Tiden til arrangementet ble definert som forskjellen mellom dato for helseundersøkelse ved baseline og datoen for første lungekreft diagnose eller oppfølging oppsigelse, avhengig av hva som kom først. For å velge den optimale risiko prediksjon modell for lungekreft, inkludert vi variablene som viste statistisk signifikans på 0.10 nivå i univariate analyser eller som ble valgt fra trinnvis regresjon modell. Vi brukte en hierarkisk variabel valgmetode ved å sammenligne modeller med ulike sett av variabler. Likelihood ratio tester ble benyttet for å velge signifikante variabler. Den proporsjonale farer antagelsen ble kontrollert ved å undersøke log-log overlevelse plot. Alder ble inkludert i modellen som en kvadratisk sikt (aldersmiddel
alder og [aldersmiddel
alder]
2) fordi det forbedret modell passer. Alle andre variabler ble inkludert i modellen som kategoriske variabler. Vi har også ansett som en sammensatt variabel for røyking som kombinerte røykestatus og gjennomsnittlig beløp røkt per dag (ikke-røyker, tidligere røyker, eller nåværende røyker forbruker 0,5 pakke /dag, aktuell røyker forbruker 0.55-0.99 pakker /dag, eller strøm røyker forbruker en pakke /dag). For body mass index (BMI), brukte vi Verdens helseorganisasjon (WHO) som er spesifikke for asiatiske populasjoner kriterier ( 18,5, 18.5-22.9, 23,0 til 24,9, og ≥25.0) [23]. Alder ved oppstart av røyking ble vurdert ved hjelp av informasjon om røyking varighet for nåværende røykere og alder på tidspunktet av spørreskjemaet. Vi delte alder ved oppstart av røyking i fem aldersgrupper ( 16, 16-18, 19-29, 30-39 og ≥ 40 år) basert på skolens aldrende system i Korea og 10-års alderstrinn. For kategorien » 16 år alder ved oppstart av røyking,» vi først ansett som en finere inndeling som 11, 12-13 og 14-15 år; men på grunn av mangel på tilstrekkelige tilfeller i disse aldersgruppene, brukte vi kollapset kategorien.
En enkel prediksjon modell med bare alder og røyking variabler ble også vurdert. Både alder og røyking variablene var signifikante prediktive variabler, og de estimerte hazard ratio var svært lik de i multivariabel modell med flere variabler. Imidlertid er sannsynligheten forholdet testen viste at modellen med flere variabler hadde en forbedret modell passform, sammenlignet med en enkel modell inkludert alder og røykere (sannsynlighetsforhold test, χ
2 = 442,14, df = 11, p 0,0001). Vårt endelige modellen for å predikere individuell risiko for lungekreft inkludert alder, røykestatus, alder oppstart av røyking, BMI, fysisk aktivitet, og fastende glukose nivå.
Sannsynligheten for å utvikle lungekreft innen 8 år (t = 8) ble estimert som følger: hvor f (x) = β
1x
1+ β
2 x
2 + β
3x
3 + … + β
kx
k.
i den ovenstående ligning, x
1, …, x
k er verdiene av risikofaktorer, M
1, …, M
k er den midlere verdier for relevante risikofaktorer, og β
1, …, β
k er koeffisientestimatet fra Cox proporsjonal risikomodell. Baseline overlevelsessannsynlighet ved tiden t (t = 8 år), S (t), er estimert når alle risikofaktorer er på gjennomsnittsverdiene. Basert på p-koeffisienter fra Cox proporsjonal risikomodell, ble poengsum ark utviklet ved å tildele poeng for hver risikofaktor [24]. Den detaljerte scoring system for vår lungekreft prognosemodellen er presentert i vedlegg S1.
Validering av Risk Prediction Model
Vi testet gyldigheten av vår modell med en ekstern validering ved hjelp av deltakere fra Korean National Health Corporation (1998-1999). Data over 507,046 mannlige deltakere ble brukt i valideringen analyse. Resultater av modellen ble vurdert med hensyn til diskriminering og kalibrering. Diskriminering ble kvantifisert ved hjelp av C-statistikken utviklet for overlevelsesdata [25]. C-statistikken er en konkordans tiltak, analogt til Receiver Operating Characteristic (ROC) kurve område som kan tolkes som sannsynligheten for at modellen spår en høyere risiko for lungekreft for de som faktisk utviklet lungekreft sammenlignet med dem som ikke utviklet lungekreft over oppfølgingen tid [26]. Prediksjon modellen vurderes som god når diskriminering er 0,75. Kalibrering evne refererer til hvor nært den anslåtte sannsynligheten enig numerisk med de faktiske utfall. Vi brukte en Hosmer-Lemeshow (H-L) -type χ
2 statistikk utviklet for overlevelsesdata [25]. Risikoen for å utvikle lungekreft for hver deltaker ble beregnet ut fra prognosemodellen, og resultatene ble sortert i stigende rekkefølge. Så, i hvert desil, spådde den gjennomsnittlige sannsynlig ble sammenlignet med den faktiske risikoen for lungekreft anslått av Kaplan-Meier tilnærming. Ytelsen til den utviklede modellen ble også testet på den eksterne valideringsdatasettet i forhold til diskriminering og kalibrering. Statistiske analyser ble utført med SAS versjon 9.1 (SAS Institute, Cary, NC), og grafer ble generert ved hjelp av Stata statistisk programvare, versjon 10 (STATA, College Station, TX).
Resultater
viktige risikofaktorer som påvirker risikoen for lungekreft
det er totalt 1,309,144 deltakere i alderen 30 til 80 år ble inkludert i denne studien, og 10,007 nydiagnostiserte lunge krefttilfeller ble observert i løpet av åtte-års oppfølging. Tabell 1 viser antall nydiagnostiserte lungekrefttilfeller i denne studien og sammenligner lungekreft priser i vår kohort med de i den totale koreanske mannlige befolkningen. Mens litt høyere enn i den generelle befolkningen i Korea, de aldersspesifikke lungekreft forekomst i denne studien viste seg å være representative for den koreanske mannlige befolkningen (tabell 1).
gjennomsnittsalder på kohorten var 45 år. Totalt 28,6% var aldri røykere, og 13,9% var nåværende røykere forbruker ≥1 pakke per dag. De fleste av deltakerne var alkohol forbrukere (84,6%) og hadde en BMI innenfor normalområdet (18,5 til 24,9, 69,0%). Tolv prosent av deltakerne hadde en familie (foreldre eller søsken) historie til kreft, og 6% hadde fastende glukosenivåer 126 mg /dL (tabell 2)
I univariate analyser, eldre alder. , røyking, tidlig alder ved oppstart av røyking, høyt alkoholforbruk, og lav BMI var signifikant assosiert med en høyere risiko for lungekreft. Å ha en familiehistorie med noen kreft var ikke signifikant relatert til risikoen for lungekreft. Høye blodsukkernivåer ble også assosiert med en forhøyet risiko for lungekreft. I multivariable innstilling, ble alder inkludert som en kvadratisk sikt (AGE2) i modellen. Røyking varighet ble ikke bedre godhet tilpasning av modellen; dermed, i den endelige modellen, brukte vi en sammensetning av variabler for røyking, som ble delt inn i fem kategorier (aldri, fortid, aktuell, 0,5 pakker /dag, aktuell, 0.5-0.99 pakker /dag, og strøm, ≥1 pakke /dag) basert på kombinasjonen av røyking status og gjennomsnittlig beløp røkt per dag. Nåværende røykere med høyt sigarettforbruk (≥1 pakke /dag) viste en ca fire ganger forhøyet risiko for å utvikle lungekreft, og det var en betydelig økende trend av lungekreft etter mengde røkt (
p
for trend 0,0001). Alkoholforbruket var ikke lenger signifikant når det ble inkludert i modellen samtidig med røyking; dermed ble det ekskludert fra vår endelige modellen
Lean deltakere (BMI 18,5). hadde en 39% økt risiko for å utvikle lungekreft, mens tyngre deltakerne hadde en ca 29% redusert risiko sammenlignet med deltakere med en normal BMI. Fysisk aktivitet ut til å redusere risikoen for lungekreft med ca 5-13%, og høy fastende glukose nivå (≥126 mg /dl) ble signifikant assosiert med lungekreft (tabell 3).
Alder på røyking Initiation
Våre data viser også at alder ved oppstart av røyking var signifikant assosiert med lungekreft risiko (tabell 2 og 3). Den yngre alder av oppstart av røyking jo høyere er risikoen for lungekreft. Videre ble alder ved oppstart av røyking vist å være negativt forbundet med det gjennomsnittlige beløpet røkt per dag (figur 1). Alder ved oppstart av røyking forble signifikant i den multivariable regresjonsmodellen og ble derfor valgt for den endelige modellen.
Score Sheet for Lung Cancer Risk
spådd sannsynlighet for å utvikle lungekreft i 8 år ble beregnet på grunnlag av poengsystemet presentert i vedlegg S1 A. poengsum ark reflektert standardisert punkt-baserte score system for hver risikofaktor i den endelige modellen (vedlegg S1 B). De standardiserte poeng for hver risikofaktor ble beregnet til å være proporsjonal med p-koeffisienter fra risikoen prognosemodellen og rundet opp til nærmeste heltall.
Validering av Risk Prediction Model
Vår risiko prediksjon modellen viste utmerket diskriminering (C statistikken = 0. 864, 95% CI = 0,860 til 0,868) (figur 2). Prediksjon modell med kun alder og røyking variabler viste også utmerket diskriminering (C statistikken = 0,861, 95% KI = 0,857 til 0,865). Men modellen passer ble forbedret ved å inkludere andre kovariater (alder ved oppstart av røyking, fysisk aktivitet, BMI, og fasting glukose nivå), derfor vår endelige modellen tatt med alle vesentlige variabler (likelihood ratio test, χ
2 = 442,14, df = 11, p 0,0001). Mens diskriminering av modellen var utmerket, ble kalibrerings ganske begrenset (Hosmer-Lemeshow typen χ
2 test, p 0,001), som vist i figur 2.
Når ytelsen vår utviklet modellen ble testet på en ekstern validering datasett, diskriminering var utmerket (C statistikken = 0,871, 95% KI = 0,867 til 0,876), som vist i Figur 3.
Illustrasjon Individuell Absolute Risk Anslag for lungekreft
Tabell 4 viser den estimerte sannsynligheten for å utvikle lungekreft innen 8 år i koreanske menn med ulike alders og risikoprofil. Den første risikoprofilen er for en mann med lavest kombinasjon av risikofaktorer. Han er en 30 år gammel mann som aldri har røykt i hans levetid, har en BMI på ≥25 med moderat fysisk aktivitet, og har fastende glukosenivåene i normalområdet. Den absolutte risikoen for å utvikle lungekreft innen 8 år etter denne personen er bare 0,004%. I motsetning til risikoprofil # 9, en 65-år gammel mann som er en aktuell røyker forbruker ≥1 pakke sigaretter per dag, begynte å røyke på 16 år, er tynn (BMI på 18,5), har lav fysisk aktivitet, og har blodsukkeret over normalområdet (≥126 mg /dl), den absolutte risikoen for å få lungekreft i 8 år er så høyt som 22,31%. Dette er ca 16 ganger (22,31% vs. 1,39%) høyere enn risikoen for en identisk aldrende mann med lavest risiko som har en «forebyggende» livsstil som aldri røyke, gjør moderat fysisk aktivitet, og å opprettholde normal kroppsvekt og helse forhold som normale fastende glukose nivå (risikoprofil # 12).
røykeslutt Effect
Tabell 5 viser omfanget av forventet åtte-års risiko for lungekreft hos røykere i ulike persentiler i henhold til endring av røykestatus. For en 57-år gammel koreansk mann som røyker mer enn en halv pakke sigaretter per dag, begynte å røyke i trettiårene, er overvektig, har lav fysisk aktivitet, og har normalt blodsukkernivå, er lungekreft den i den 95. persentil. Hvis han slutter å røyke, sin risiko for å utvikle lungekreft i løpet av de neste 8 årene er 0,73% i motsetning til 2,51% hvis han fortsetter å røyke, som er omtrent 3,47 ganger høyere. Et like stort avvik i risikoen for lungekreft ble anslått mellom menn som sluttet å røyke og de som ikke har. For eksempel, for en 33-år gammel mann som i dag røyker ≥1 pakke sigaretter per dag, begynte å røyke mellom 19 og 30 år, er overvektig, utfører lett fysisk aktivitet, og har normale fastende glukose nivå, dagens risiko av lungekreft er i 25-persentilen blant alle deltakerne. Hvis han slutter å røyke, sin risiko for å utvikle lungekreft i løpet av de neste 8 årene er 0,013% i motsetning til 0,04% hvis han fortsetter å røyke, som er omtrent 3,50 ganger høyere (tabell 2).
diskusjon
i denne studien har vi utviklet en risiko for lungekreft prediksjon modell ved hjelp av data fra en storstilt populasjonsbasert kohort av koreanske menn og undersøkt modellen ytelsen ved hjelp av en ekstern validering datasett. Så vidt vi vet, er dette den første omfattende arbeidet med å utvikle en absolutt risiko for lungekreft prediksjon modell som også evaluert diskriminering og kalibrering av modellen med en ekstern validering av data i den asiatiske befolkningen. Vår modell skiller godt mellom pasienter med lungekreft og normale kontroller med en C-statistikk fra 0,864. Mange lungekreftrisiko prediksjonsmodeller har tidligere blitt utviklet. Spitz et al. benyttes deltakere fra en case-control studie ved University of Texas MD Anderson Cancer Center [17]; Colditz et al. brukte Surveillance Epidemiologi og sluttresultatet (seer) data [27], Bach et al. brukte cirkumflekstegnet data [28], og og Tammenagi et al, nylig publisert sine funn ved hjelp av deltakere fra prostata, lunge, Colorectal, og eggstokkreft Screening Trial (PLCO) [18]. Imidlertid ble alle disse studiene utført med Hvite deltakere i USA. Spitz et al aner videre viktigheten av rasespesifikk risiko prediksjonsmodeller og utviklet en afroamerikansk risiko prediksjon modell for lungekreft. [16]. I forhold til diskriminering, vår modell viste en høyere diskriminering (86%) enn de fleste andre lungekreft risikomodell, som har vist diskriminering varierer fra 57% [17] 75% [16] og diskriminering lik som i PLCO rettssaken (86%) [18].
Røyke mønstre og omfanget av økt risiko for lungekreft hos røykere er svært forskjellig mellom asiatiske og vestlige populasjoner. De lungekreftrisiko observert blant røykere i asiatiske populasjoner er generelt mye lavere enn i vestlige populasjoner. Meta-analyse resultatene etter Gandini et al. viste at White og afro-amerikanske røykere er på 9.94- og 10,2 ganger høyere risiko for å få lungekreft sammenlignet med ikke-røykere, henholdsvis [11]. I motsetning er risikoen for lungekreft hos røykere med omtrent fire ganger så stor risiko blant ikke-røykere i asiatiske land som Japan, Kina og Korea [13]. Videre har lungekreft forekomst i amerikanske menn sterkt overskredet de i japanske menn i flere tiår til tross for høyere røykeprevalens i japanske menn, også kjent som «japanske smoking paradoks» [29]. En multisenter case-control studie med både amerikanske og japanske individer ble utført og viste slående resultater: den odds ratio (OR) av dagens amerikanske røykere i forhold til ikke-røykerne var 40,4, noe som er mer enn 6-10 ganger høyere enn den OR for dagens japanske røykere (3,5-6,3) [30]. Flere mulige forklaringer på forskjellene i OR mellom asiatiske og vestlige populasjoner har blitt foreslått, blant annet en lengre varighet av tunge røyking i amerikanere, en mer giftig formulering av amerikansk-produserte sigaretter, høyere effektivitet av filtre i japanske sigaretter, lavere alkoholforbruk av japansk hanner, og en høyere bakgrunn risiko for lungekreft blant ikke-røykere i Asia [31]. De lungekreft dødeligheten per 100.000 personår blant ikke-røykere i asiatiske populasjoner (rente = 35,6 i japanske menn og 24,6 i japanske kvinner) ble faktisk vist seg å være mye høyere enn i USA (rate = 15,7 i Cancer Prevention Study i (CPS-i) og 14,7 i Cancer Prevention Study II (CPS-II)) [12], [21], [32]. I vår studie ble det urene lungekreft insidensraten blant ikke-røykerne var 37,28 per 100.000 personår, som synes å være svært lik prisene i Japan og høyere enn prisene i vestlige land. En mulig forklaring på disse høyere forekomsten av lungekreft rentene hos ikke-røykere i asiatiske land er at de er mer utsatt for innendørs luftforurensning og passiv røyking, og bakgrunnen risikoen for lungekreft er forhøyet blant asiatiske ikke-røykerne [33].
Siden Korea har universell helseforsikring dekning av Korea National Health Insurance Corporation (KNHIC), algoritmen av denne individualisert prediksjon modell for lungekreft kan utnyttes i KNHIC database og resultatene kan bli gitt til helse kandidatene når de får sine helsesjekk-up resultater. Dette vil være nyttig når klinikere informere pasientene og anbefaler livsstilsendringer, viktigst å slutte å røyke (eller å fortsette å ikke røyke eller ikke å begynne å røyke). Alder ved oppstart av røyking ble vist å være negativt forbundet med det gjennomsnittlige beløpet røkt per dag. Dette kan tilskrives det faktum at deltakere som begynte å røyke i en tidligere alder har en tendens til å være mer avhengige av nikotin, derav gjennomsnittlig antall sigaretter forbrukt per dag er høyere i disse aktørene. I vår modell lungekreft risiko for disse deltakerne var høyere.
Et annet interessant trekk ved vår modell er inkludering av BMI. Våre data viste en veldig konsekvent invers sammenheng mellom nivået av kroppsfett (BMI) og risikoen for lungekreft. Fordi vi forventet potensial rest confounding av røyking, utførte vi også undergruppe analyser på BMI separat hos ikke-røykere, tidligere røykere og nåværende røykere. Men den inverse forholdet forble signifikant sterk (p for trend, 0,001). For å unngå mulig skjevhet avledet fra deltakere som hadde lavere vekter ved baseline på grunn av eksisterende progressive lungekreft, vi gjentok våre analyser unntatt alle lungekreft tilfeller diagnostisert i løpet av de første 1 eller 2 år etter oppstart av studien. I dette sensitivitetsanalyse, ble det observert samme trend med hensyn til BMI. Ifølge en systematisk gjennomgang av 21 kohortstudier, 24 kasus-kontrollstudier og en økologisk studie som undersøkte kroppsfett og kreftrisiko lunge, 20 kohortstudier viste en redusert kreftrisiko lunge med økt BMI, 12 av dem viste statistisk signifikante resultater. Den meta-analyse foreslått en 5% redusert risiko for lungekreft for hver økning på 5 kg /m2 [7]. Vår analyse viste konsistente resultater i alle tre grupper fordelt etter røykestatus; dermed denne effekten av BMI var for sterk til å ignorere eller å betrakte som en gjenstand som stammer fra confounding med røyking. Muligheten for vekttap hos pasienter med udiagnostisert kreft forblir tvilsom. Effekten av fysisk aktivitet ut til å være sterkere blant ikke-røykere i vår undergruppe analyse.
Ytelsen av modellene ble målt i forhold til diskriminering og kalibrerings evner. Videre, i motsetning til i risiko prediksjon modell utviklet fra en case-kontrollstudie og baseline forekomst, ble vår studie basert på en populasjonsbasert kohort; følgelig, modifisering av modellen, slik som oppdatering av risikofaktorer og med nye kreft tilfeller var mulig. Vi har også validert vår modell med en ekstern datasettet.
Det er flere mulige begrensninger av denne studien. Først var det ingen vurdering av effekten av miljømessige eller yrkesrisikofaktorer på lungekreft, for eksempel passiv røyking, eksponering for luftforurensning eller asbest, etc. Men fordi risikoen for lungekreft er for det meste dominert av aktiv røyking (C -statistic = 0,861 når modellen inkluderer alder og røyking variabler bare) og denne modellen ble utviklet for koreanske menn, hvis voksen røykeprevalens er høy, mener vi at effekten av ikke inkludert miljørisikofaktorer i vår modell er minimal. For det andre opplysninger om familiehistorie med lungekreft var ikke tilgjengelig i dataene brukes til å utvikle risiko prediksjon modellen i denne studien. Tredje, dette risikoen for lungekreft prediksjon modellen inkluderte bare menn. Den røykeprevalens blant asiatiske kvinner er svært forskjellig fra at blant asiatiske menn, vanligvis mye lavere. I Korea, røyking blant kvinner er ikke kulturelt godt akseptert; Dermed er rapportering av røykevaner kjent for å være undervurdert. Men selv tar hensyn til underrapportering av røyking blant kvinner, kreft byrden tilskrives menn er mye større i Korea. Vi mener at risikoen prediksjonsmodeller bør utvikles hos menn og kvinner separat. En modell for kvinner ble ikke utviklet i denne studien fordi det var for lite røyking data for kvinner. Til slutt, selv om røykestatus og røykeintensitet blant nåværende røykere ble vurdert i modellen, var vi ikke i stand til å skille effekten av røyking intensitet blant siste røykerne fordi slike data ikke var tilgjengelig.
Til tross for begrensningene som er nevnt ovenfor, vi mener at vår studie gir et svært viktig verktøy, nemlig den første asiatiske versjonen av en validert risikoen for lungekreft prediksjon modell som kan projisere den absolutte risikoen for å utvikle lungekreft. Projisering av et individs absolutte risiko kan estimeres bare ved prediksjon ligninger utviklet fra en longitudinell studie, og i denne forstand, er vår risiko prediksjon modell av stor betydning. Det er forventet å spille en viktig rolle i å anvende kreftforebyggende strategier i Korea og kan gi en ytterligere referanse for andre asiatiske populasjoner.
Hjelpemiddel Informasjon
Vedlegg S1.
Detaljert scoring system for vår lungekreft prediksjon modell. Tabell A. Bruk av tabeller. Tabell B. Score ark ble utviklet for å forutsi risikoen for lungekreft fra β-koeffisientestimatene i Cox regresjonsmodellen (tabell 3)
doi:. 10,1371 /journal.pone.0054823.s001 plakater (docx)
