新しいモデルが大腸癌のリスク予測を改善したよ。
予測モデルがイギリスで大腸がんの早期発見を高める。
david James Humes, C. J. Crooks, J. West, J. Jones, W. Hamilton, S. Bailey, G. Abel, A. Banerjea, C. J. Rees, A. Tamm, B. D. Nicholson, S. C. Benton, COLOFIT Research Group
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目次
大腸癌(CRC)はイギリスで深刻な健康問題だよ。これは4番目に多い癌で、癌関連の死因としては2番目に多いんだ。早期発見のためにスクリーニングが役立つけど、これらのプログラムは結果が出るまでに時間がかかるんだ。現在、ほとんどのCRCのケースは、患者が症状を示してから診断され、定期的なスクリーニング方法ではなく、さらなる調査のために紹介されてる。
スクリーニングと診断
イギリスでは、大腸癌スクリーニングはCRCを早期に見つけることを目的にしてる。でも、スクリーニングが診断の約10%しか占めてないんだ。多くの患者は症状が出てからテストを受けるために紹介される。残念なことに、20%のCRCのケースは緊急で発見されるから、早期発見がさらに重要なんだ。
イングランド国立医療技術評価機構(NICE)は、医者が患者を緊急でテストに紹介すべきタイミングのガイドラインを設定してる。3%の陽性的中率っていうのは、患者が症状に基づいて癌の可能性が3%以上ある場合、さらなる調査のために紹介すべきってことだよ。
便潜血検査(FIT)
便潜血検査(FIT)は、便サンプル中の血液を検出する方法で、CRCが疑われる場合に使われる。このテストはイギリスの大腸癌スクリーニングプログラムの一部だよ。症状がある患者には、NICEは今、10マイクログラムのヘモグロビンを基準にしてFITを使うことを推奨してるんだ。
でも、イギリスでは大腸内視鏡やCTコロノグラフィーのような手技のキャパシティに懸念があるんだ。これらのテストの需要が利用可能なリソースを超えてるから、一部の高リスクの患者は診断に遅れが生じることがある一方で、低リスクの患者は不必要なテストを受けることになる。
最近の発見
ノッティンガムの研究では、患者の年齢や貧血の有無といった要因を考慮することで、高いFIT結果を持つけど即座にテストが必要ではない個人を特定できることが示されてる。このアプローチはリソースの管理にも役立つかも。もう一つの提案は、FIT結果やその他の要因に基づいて、各患者のCRCリスクを推定できる予測モデルを作ることだよ。
こういったモデルは、誰が緊急にテストが必要か、誰が待っても大丈夫かを決めるのに役立つかも。患者、医者、そして健康に関する意思決定者がCRCの調査をより良く管理するのを助けることができる。過去にいくつかのモデルが開発されてきたけど、設計が悪かったり、適切な検証が不足してたことが多かったんだ。
研究の目的
最近の研究の主な目的は、1年以内のCRCリスクを推定する予測モデルを作り、テストすることだった。研究者たちは、ノッティンガム大学病院NHSトラストに紹介された人々で、プライマリーケアでFITを受けた人に焦点を当てた。新しいモデルの性能を、確立されたNICEのカットオフと比較したんだ。
研究の背景
2016年末から、ノッティンガムでは、一般開業医がCRCの症状が疑われる患者にFITテストをリクエストできる専門の経路があるんだ。直腸出血や触知可能な直腸腫瘤のある患者は除かれるんだけどね。2021年末からは、直腸出血のある患者にもテストをリクエストできるようになった。全てのCRC紹介には追加の全血算(FBC)血液検査が必要だよ。
研究の方法
この研究では、特定の期間中のノッティンガム大学病院NHSトラストでの全てのプライマリーケアでリクエストされたFIT結果のデータを分析した。18歳以上の成人が含まれ、彼らは信頼の地域の一般開業医に登録されている必要があった。研究者たちは、1年以内にCRC診断や死亡があったか探ったんだ。
全ての関連データは、患者の機密を維持するために安全に収集・管理された。研究者たちは、医療記録を使って病院で診断されたCRCケースを追跡し、研究された患者の結果を評価した。
データ収集
収集されたデータには、年齢、性別、民族に関する情報が含まれていた。血液検査の結果も分析され、高いCRCリスクを示す可能性のある要因に焦点を当てたんだ。特定のデータポイントが欠けている場合は、利用可能な情報に基づいて統計的方法を使ってこれらの値を推定した。
分析手法
予測モデルを構築するために、研究者たちはFIT結果、年齢、性別、特定の血液検査などの複数の要因を考慮した多変量回帰アプローチを使用した。彼らは、CRC以外の原因で死亡した可能性のある患者を考慮するために生存モデルを採用した。また、最適なモデルを見つけるためにデータのさまざまな変換をテストした。
結果を確認するために、別の患者グループをノッティンガムで調べて、新しいモデルが従来の方法とどれだけうまく機能したかを比較したんだ。
モデルのパフォーマンスを理解する
予測モデルは、有望な結果を示し、CRCを持つ可能性のある患者を特定する精度が高かったんだ。陽性的中率も改善された—つまり、癌のある人をより良く特定できたってことで、偽陽性のリスクを低く抑えてた。目的は、本当にさらなる調査が必要な人を優先し、診断サービスを圧迫しないようにすることだった。
モデルの影響
FITを受けている大量の患者に適用した場合、新しいモデルは不必要な大腸内視鏡の手技を減らす可能性があるんだ。リスクのある個人を正確に特定することで、医療提供者はリソースをより効果的に集中させ、より多くの患者を評価できるようにしつつ、サービスへの負担を最小限に減らすことができるってわけ。
予測されたリスクは既存の基準より低かったため、即時の紹介に関する以前の基準を再評価する必要があるかもしれない。
課題を見つめる
モデルには利点があるけど、いくつかの課題も残ってる。全ての健康指標がすべての患者に対して利用可能ではなかったし、検証コホートの数も少なかった。モデルの効果は、さまざまな健康管理の設定で評価する必要があって、異なる集団に対して適用可能であることを確認する必要があるんだ。
これらの制限にもかかわらず、研究の強みは大規模なデータセットと患者結果の包括的な追跡にあって、結果の信頼性を高めるものだった。
結論
要するに、FIT結果や追加の健康指標を含むテーラーメイドアプローチを使ってCRCのリスクを予測することは、患者が潜在的な癌の評価を受ける方法を大きく変える可能性があるんだ。モデルに基づいた戦略は、医療システム内でのリソースのより効果的な利用を導き、早期介入のために高リスク患者を特定することができるかもしれない。不必要な手技の削減は、大腸癌のためのより持続可能で効率的な診断経路を作る助けになるだろう。このモデルが他の設定でも有効であるか、一般化できるかを確認するためのさらなる検証が重要だね。
オリジナルソース
タイトル: COLOFIT: Development and internal-external validation of models using age, sex, faecal immunochemical and blood tests to optimise diagnosis of colorectal cancer in symptomatic patients
概要: BackgroundColorectal cancer (CRC) is the 3rd most common cancer in the United Kingdom and is the 2nd largest cause of cancer death. AimTo develop and validate a model using available information at the time of Faecal Immunochemical testing (FIT) in primary care to improve selection of symptomatic patients for CRC investigations. MethodsAll adults [≥] 18 years of age referred to Nottingham University Hospitals NHS Trust between 2018 and 2022 with symptoms of suspected CRC who had a FIT. Predicted 1-year CRC diagnosis were calculated, and externally validated, using Cox proportional hazards modelling with selected multiple fractional polynomial transformations for age, faecal haemoglobin concentration (f-Hb) value, mean corpuscular volume (MCV), platelet count and sex. ResultsAt a CRC risk threshold of 0.6% (equivalent to f-Hb=10 {micro}gHb/g ({micro}g/g)) overall performance of the validated model across age strata using Harrells C index was [≥] 0.91% (overall C-statistic 93%, 95% CI 92%-95%) with acceptable calibration. Using this model yields similar numbers of detected and missed cancers but require [~]20% fewer investigations than a f-Hb [≥]10 {micro}g/g strategy. For approximately 100,000 people per year with symptoms of suspected CRC, we predict it might save >4,500 colonoscopies with no evidence that more cancers would be missed if we used our model compared to using FIT f-Hb[≥]10 {micro}g/g. ConclusionsIncluding age, sex, MCV, platelets and f-Hb in a survival analysis model to predict the risk of CRC yields greater diagnostic utility than a simple binary cut off f-Hb[≥]10 {micro}g/g. Transparency statementThe lead author and manuscripts guarantor (CJC) affirms that the manuscript is an honest, accurate and transparent account of the study being reported; than no important aspects of the study have been omitted: and that any discrepancies from the study as originally planned have been explained. Role of the funding sourceThis project was funded by the National Institute for Health and Care Research (NIHR) [Health Technology Assessment (HTA) Programme (Project number 133852); awarded to CJR, WH & LS] and will be published in full in the HTA journal. Further information is available at: [https://fundingawards.nihr.ac.uk/award/NIHR133852]. The views expressed are those of the authors and not necessarily those of the NIHR or Department of Health and Social Care and sponsored by Nottingham University Hospitals NHS Trust. The funder and sponsor had no role in the study design, in the collection, analysis, and interpretation of data; in the writing of the report; and in the decision to submit the article for publication. We confirm the independence of researchers from funders and that all authors, external and internal, had full access to all of the statistical reports and tables in the study and can take responsibility for the integrity of the data and the accuracy of the data analysis. SERB was supported by an NIHR Advanced Fellowship while undertaking this work (NIHR301666) and received additional support from the Higgins family. BDN was supported by a National Institute of Health Research Academic Clinical Lectureship and a CRUK Research Careers Committee Postdoctoral Fellowship (RCCPDF\100005). Ethics approval statementHRA and Health and Care Research Wales (HCRW) approval was given for this study - IRAS project ID: 312362; Protocol number: 22ON007; REC reference: 22/HRA/2125; Sponsor: Nottingham University Hospitals NHS Trust.
著者: david James Humes, C. J. Crooks, J. West, J. Jones, W. Hamilton, S. Bailey, G. Abel, A. Banerjea, C. J. Rees, A. Tamm, B. D. Nicholson, S. C. Benton, COLOFIT Research Group
最終更新: 2024-12-30 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.01.24303196
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.01.24303196.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。