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美国国家癌症研究所(NCI)、美国癌症学会Katki等报告首个比较既往吸烟者不同肺癌风险模型的研究表明，为提高预测能力，需要对模型进行细化。因为在美国应用的9个风险预测模型无法在既往吸烟筛查人群选择方面达成一致性建议。(Ann Inter Med. 2018年5月14日在线版) 研究详情 研究者们自美国健康问卷中入组数据，重点关注了2010~2012年所应用的预测模型，以评估纳入筛查的人群数量。 固定特异性后，Bach模型、PLCO-M2012模型、LCRAT模型及LCDRAT模型具有更高的敏感性，反之亦然;固定风险阈值后，识别能力相似，预期的观测比值为0.92~1.12，AUC曲线下面积为0.75~0.79。其识别能力明显高于Spitz和LLP模型。 结果显示，如果将5年发病风险阈值设定为2.0%，则不同模型显示需要筛选的既往吸烟人群范围为760~2600万。其中Bach模型、PLCO-M2012模型、LCRAT模型及LCDRAT模型更准确，它们的筛选人群区间范围更小(760~1090万)，所选既往吸烟者的一致性更高(73%)。这些模型或被用于肺癌发病或死亡高风险吸烟人群的筛选，且可能指导未来的指南制订。 研究评述 尽管既往研究证实PLCO-M2012模型及Bach模型更优，但研究者们仍强调需要进一步细化模型以提高在特定人群筛选中的作用。例如：Bach模型没有考虑到人种、肺癌家族史、慢阻肺病史，PLCO-M2012模型低估了西班牙裔肺癌患病风险，LCRAT模型和LCDRAT模型则低估了亚裔/其他人群的肺癌风险。 2018年NCCN肺癌筛查指南建议应用个体化风险模型对既往吸烟人群进行肺癌筛查。当前也逐渐形成这种共识，应用个体化风险模型能提高CT筛查的有效性和效率。 加拿大Brock大学Tammemägi指出，肺癌筛查进展迅速，但同时也存在一些问题。首先需要说服政策制定者接受前瞻性国际肺癌筛查试验的结果，从而批准使用可明确筛查人群的模型。麻省总医院Sequist认为，肺癌筛查非常重要，有挽救吸烟者生命的可能。然而在美国，因为很多复杂的因素如医疗花费、缺乏基础设备、复杂的医疗体系等，肺癌筛查在临床中的开展并不理想。当前的研究对于重点筛查对象的确定非常重要，但还不能改变现有的临床建议。现有指南基于前瞻性临床试验结果，要求筛查具有至少30包年吸烟史的55岁以上人群。
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