gail乳腺癌风险评估模型应用探析

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1、Gail乳腺癌风险评估模型应用探析[摘要]目的:了解Gail乳腺癌风险评估模型在深圳市宝安区范围内评估乳腺癌高危人群的应用价值。方法:回顾性调查103例乳腺癌患者及317例正常对照组的年龄、乳腺疾病史、家族史、初潮年龄、初产年龄、乳腺活检情况、种族等资料,应用Gail乳腺癌风险评估模型回顾性评估5年前乳腺癌发病风险,并分析模型的诊断试验的价值。结果:乳腺癌组中98例及正常对照组中20例,经模型评估后提示有5年内乳腺癌发病高风险。Gail模型应用的诊断试验评价结果为灵敏度0.951,特异度0.937,阳性预测值0.831。结论:Gail乳腺癌风险评估模型对乳腺癌

2、发病高风险人群的预测价值较高,可作为社区乳腺癌筛查发现高风险人群的工具之一。[关键词]乳腺癌;社区;Gail风险评估模型[中图分类号]R655.8[文献标识码]A[文章编号]1674-4721(2009)07(b)-040-0262007年全球大约46.5万名妇女死于乳腺癌,另有130万乳腺癌新发病例,发病率以每年2%的速度递增[1]。2008年我国卫生部公布统计数据表明,乳腺癌已跃居女性恶性肿瘤的首位,死亡率及其构成在过去30年上升了96%,成为对女性威胁最大的恶性肿瘤[2]。早期发现和早期治疗,可有效地降低乳腺癌对妇女健康的威胁。然而,受制于医疗资源和临床

3、医学能力,女性乳腺癌的筛查尚无法大面积普及。因此,发展快速、简单、有效的乳腺癌风险筛查工具成为社区乳腺癌预防的重点。本文旨在评价Gail乳腺癌风险评估模型应用于我国女性的敏感性和特异性。1资料与方法1.1一般资料所有病例选自2003年1月~2008年12月,因乳腺疾患或健康检查在我院进行乳腺彩超或钼靶X线片检查,并经病理诊断证实为乳腺癌的患者,年龄40~75岁共103例患者,平均(52.3±6.8)岁。对照组则选自经乳腺彩超或钼靶X线片检查正常的健康体检女性,年龄40~75岁共317例。两组间的年龄结构、经济状况,职业与文化水平的差异无统计学意义,P>0.05

4、。1.2调查方法及内容对所有前来进行乳腺彩超或钼靶X线摄片的患者及体检者,按统一的“调查表”对其进行一对一调查,调查内容包括年龄、乳腺疾病史、家族史、初潮年龄、初产年龄、乳腺活检、种族等因素,其中年龄、乳腺活检为调查对象5年前情况。1.3Gail乳腺癌风险评估模型[3]模型由NCI与BSABP共同设计论证(根据2806000样本人群的随访研究所确立),为NCCN乳腺癌防治策略采用[4]。模型由7个评估因子共9个条目组成,因子内容[5]包括:年龄、乳腺疾病史、家族史、初潮年龄、初产年龄、乳腺活检情况、种族。Gail模型可评估个人5年内及终生的乳腺癌发病风险,认为

5、5年内发病风险≥1.67%则为高风险。1.4统计分析将调查资料输入电脑进行Gail乳腺癌风险模型回顾性评估,应用诊断试验的方法进行Gail乳腺癌风险模型的敏感性和特异性分析。2结果根据调查对象5年前回顾调查资料,103例乳腺癌患者及317例正常对照组,经Gail乳腺癌风险模型评估后分别有98例及20例为乳腺癌发病高风险。通过对表1资料进行Gail模型应用的诊断试验评价,可见模型应用于风险评估的灵敏度为0.951(0.910~0.993),特异度为0.937(0.910~0.964),且阳性预测值达到0.831。3讨论6Gail乳腺癌评估模型是现在临床医师最常用

6、的、标准的乳腺癌风险评估模式,是评估患乳腺癌风险的较有效的工具,它主要是基于非可塑性患乳腺癌的风险因素[6]。研究小组使用了1996~2003年美国各地检查过乳房X线照相术的100多万妇女的临床数据评价模型的准确性。研究结果表明,这个模型在风险因素族群中的预测相当的精确。经过5年的后续观察,患乳腺癌的实测比率为1.40%(629229例妇女中有8784例乳腺癌),而通过模型预测的比率为1.41%[7]。我国的妇女保健体系的资源和临床医学能力有限,社区女性乳腺癌的筛查尚无法大面积普及,难于做到社区女性的乳腺癌防治管理。本研究表明,Gail乳腺癌风险评估模型对深圳

7、宝安区女性乳腺癌高风险人群预测敏感性与特异性均较高,可作为本地区筛查发现社区乳腺癌高风险人群的标准之一。基层医师可以用它(Gail评估模型)来估算1名女子的5年内患乳腺癌的风险,从而有针对性地对重点人群(乳腺癌高风险女性:一般认为5年发病风险≥1.67%)进行干预,以降低乳腺癌发病风险。在社区干预模式中,Gail乳腺癌风险评估模型是一种简便、快速、有效的筛查评估工具,并能帮助社区妇女更好地了解患乳腺癌发病风险[4]。该模型在年轻妇女(40~44岁)及亚洲和拉美裔妇女的群体中乳腺癌发病率的预测上略有估计不足[7-9]。本研究采用回顾性调查资料,难免存在回忆偏倚,

8、因此评估Gail乳腺癌风险评估模型大范

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