不同的乳腺癌风险模型可能分类的病人

女性患乳腺癌的风险估计个体不同大大取决于风险评估模型,和女人很可能收到截然不同的建议取决于所使用的模型和截止用于定义“高风险,”加州大学的一项新的研究显示。这项研究发表在网上普通内科医学杂志》上。

目前发病率表明,约八分之一的女性在美国出生的今天将患乳腺癌在她的生活一段时间。随着年龄的增加风险。

作为医疗精密医学的发展,越来越多的乳腺癌风险模型用于识别女性将受益于药物来降低患乳腺癌的风险以及补充MRI检查。易于使用的风险模型是现成的在线和女性往往给风险评估筛查性乳房x光检查报告。一个重要的问题是这些模型有多准确呢?

2019年,美国预防服务工作组建议临床医生提供了降低风险的药物,如他莫昔芬,雷洛昔芬,或芳香化酶抑制剂,为乳腺癌高危女性在未来5年,在低风险的不良药物反应。

虽然以前,1.67%的5年风险截止成立,专责小组建议一个新的、更高的5年风险截止的3%。虽然目前乳腺癌风险评估工具工作在人口层面,很少有人注意到他们是如何表现一个人的水平或≥5年3.0%的风险估计的变化阈值在个人的层面上。

目前的研究包括了超过31115名女性被雅典娜乳房健康网络的一部分,全州质量改进计划在加州大学医学和癌症中心。它专注于三个常用的风险评估模型:乳腺癌风险评估工具(BCRAT,也叫盖尔模型),乳腺癌监视财团(BCSC)和国际乳房干预研究(宜必思,也称为Tyrer-Cuzick模型)。

调查人员发现当使用一个阈值≥1.67%,超过21%的女性被列为高风险患乳腺癌的一个模型未来5年,但平均风险由另一个模型。

当使用一个阈值≥3.0%,超过5%的女性在风险模型之间的严重分歧。如果这三个模型,几乎一半的女性(46.6%)被列为高风险至少一个模型。因为大多数女性在5年内不会被诊断出患有乳腺癌,作者说许多女性会被错误地归类为高风险。

“这项研究强调了全面的风险使用风险预测模型方法告知个体层面的医学筛查和治疗决策,“乔安爱尔摩博士说,这篇文章的资深作者,医学教授分部的普通内科医学和卫生服务研究的加州大学洛杉矶分校的大卫格芬医学院。“所有的三个模型我们看有类似的准确性在种群层面,但在我们分析,有明显的分歧被确认为“高风险”三种模式。”

作者说他们的研究结果突出的敏感性和不准确的分类的权衡“高风险”当使用当前推荐的两种不同的阈值。例如,当使用截止考虑化学预防≥1.67%,大约一半的乳腺癌诊断为未来可能正确地认定为高风险,然而更多的女性会被错误地归类为高风险。在使用更为保守的≥3.0%中断将导致更少的女性错误地归类为高风险,大多数未来的女性乳腺癌的诊断会错过。

这项研究有一些局限性。例如,群是来自女性参加纵向筛选研究。虽然作者有广泛的风险因素许多参与者的数据,一些家庭历史失踪了数据多成因的风险分数。

作者指出,更新风险模型正在开发,包括乳腺癌易感基因和遗传易感性信息变异,这可能提高可预测性。与此同时,最近的一些研究表明,定量成像生物标记物和人工智能算法也可以补充或取代当前,主观的临床风险评估工具。

参考:Paige JS,李CI,王PC, et al .可变性在乳腺癌风险分类模型应用在个人的层面上的女人。J创实习生。2023年。doi:10.1007 / s11606 - 023 - 08043 - 4

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