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安徽省社区人群肺癌影响因素分析及风险预测模型构建

2022-04-16 151 上传者：管理员

摘要：目的:探讨肺癌患病的影响因素，构建风险预测模型。方法:采用分层整群随机抽样的方法从安徽省9个地级市中选取2016年1月～2019年8月期间研究对象1 750名，以癌症登记或医保报销系统为基础，共纳入484例肺癌患者为病例组，平均年龄为(61.59±10.01)岁；21 266名身体健康者为对照组，平均年龄为(57.72±10.46)岁。采用本课题组自行编制的肺癌风险评估问卷，内容包括一般情况(性别、年龄和居住地)、全身症状与病史、消化系统症状与病史、呼吸系统症状与病史、饮食与营养、一般行为习惯、职业史、有害暴露史、不良情绪与负性生活事件等项目，利用Logistic回归分析肺癌患病的影响因素，应用改良哈佛癌症风险指数和年龄-因子加权指数构建肺癌风险预测模型，根据ROC曲线下面积评估模型的预测效能。结果:经多因素Logistic回归分析发现，居住地为农村、长期咳嗽、有害暴露接触史、负性生活事件、吸烟、污染源环境生活≥10年、每日吃主粮生重≥5两是肺癌的危险因素；而规律的体育锻炼、患过疟疾、体重出现明显变化是肺癌的保护因素(P<0.05)。基于肺癌影响因素构建的风险预测模型AUC为0.765(95%CI为0.726～0.795)。结论:构建肺癌风险预测模型能有效评估个体的患病风险，为今后肺癌筛查精准鉴别高危人群提供科学依据。

关键词：
危险因素
恶性肿瘤
癌症筛查
肺肿瘤
风险预测模型
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肺癌是严重威胁人类健康的恶性肿瘤之一。据国家肿瘤登记中心数据，2015年中国肺癌发病和死亡分别为57.26/10万和45.87/10万，位居所有癌症发病及死亡的首位[1]。目前我国肺癌5年总存活率仅为16.1 %[2],低于欧美发达国家的20.1 %[3]。肺癌发病隐匿，病程进展快，大部分肺癌患者确诊时病情已经发展至中晚期，临床治疗存活率极低。因此早发现、早诊断和早治疗，对于肺癌的预防与控制具有重要意义。近年来癌症筛查作为二级预防的有效手段已在多个国家陆续开展，如德国肺癌筛查干预试验(LUSI)、荷兰-比利时随机肺癌筛查研究(NELSON)等。中国于2012年启动城市癌症早诊早治项目[4],将肺癌筛查列为重大公共卫生服务项目之一。进一步精准鉴别高危人群，对于提高筛查的卫生经济学效益，实现肺癌的早诊早治意义重大。既往研究结果表明，良好的肺癌风险预测模型可有效评估个体患病风险，促进肺癌风险分级管理。目前现有的预测模型大多基于欧美国家人群开展，由于人种和危险因素的异质性，直接应用于中国人群预测效果不佳。本研究通过探讨肺癌患病的影响因素，构建基于中国本土人群的肺癌风险预测模型，以期为今后肺癌筛查中高危人群的精准鉴别提供科学依据。

1、对象与方法

1.1对象

采用多肿瘤大型干预项目的基线调查数据，该项目以社区为基础采用分层整群随机抽样的方法，按安徽省地理位置南、中、北选择9个市的19个县/区，每个县/区选择3～4个乡镇/街道，每个街道/乡镇选择4-5村/社区进行调查，以癌症登记或医保报销系统为基础，并由村医/社区医生补充，共纳入2016年1月～2019年8月期间484例肺癌患者和21 266名正常居民。纳入标准：(1)当地常住居民且年龄≥35周岁；(2)从未确诊过任何一种癌症。排除标准：患有其他恶性肿瘤、心脑血管疾病、精神分裂、老年痴呆以及其他重要脏器功能不全。原发性肺癌诊断标准：(1)参照国家卫生健康委员会颁布的《原发性肺癌诊疗规范2018年版》;(2)细胞或组织病理学诊断为肺癌。本研究获安徽医科大学医学伦理委员会批准，所有入组的研究对象均被告知调查目的同意参与，并签署知情同意书。

1.2方法

采用本课题组自行编制的肺癌风险评估问卷，内容包括一般情况(性别、年龄和居住地),全身症状与病史、消化系统症状与病史、呼吸系统症状与病史、饮食与营养、一般行为习惯、职业史、有害暴露史、不良情绪与负性生活事件等项目。采用Logistic回归模型分析肺癌患病的影响因素。根据改良哈佛癌症风险指数[5]和年龄-因子加权指数[6]构建肺癌风险预测模型，公式如下：

公式1中R表示肺癌的总风险指数；Wi表示第i项危险因素的权重；Xi表示具体危险因素；公式2中P表示不同性别的肺癌的年龄别平均发病率；Pmax表示男性或女性肺癌在所有年龄段的最大发病率；b表示肺癌的“基础”发病率增长速度；k表示年均发病率增长速度；t表示评估对象的年龄(岁)。

1.3质量控制

本课题组统一编制了肺癌影响因素调查表，经过四轮预调查和专家论证最终确定。由受过专业培训的调查员采用“网页化”问卷参与现场数据的收集，所有问卷填写均通过面对面问询完成，同时在获得研究对象的知情同意后使用录音笔记录全部问询过程。采用双录入建立数据库并进行逻辑检查。

1.4统计学分析

采用SPSS 26.0统计软件进行分析，分类资料各组间比较采用χ2检验，单因素采用非条件Logistic回归分析，筛选出有统计学意义的变量后(P<0.05),再进一步纳入到多因素Logistic逐步回归模型中，交互作用结果按相乘交互作用判定，计算各变量的β值、P值、OR值以及95 %可信区间。以双侧P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1病例组与对照组人口学特征

本研究共纳入21 750名研究对象。其中病例组男性326例(67.4 %),女性158例(32.6 %),平均年龄为(61.59±10.01)岁，城市居民179例(37.9 %),农村居民293例(62.1 %);对照组男性9 024例(42.4 %),女性12 241例(57.6 %),平均年龄为(57.72±10.46)岁，城市居民9 526例(45.6 %),农村居民11 355例(54.4 %)。见表1。

表1病例组与对照组的一般人口学特征[n(%)]

2.2单因素Logistic回归分析

由于研究的自变量过多，因此在结合文献综述和专业知识的基础上，通过单因素分析筛选纳入多因素Logistic回归分析的影响因素，包括居住地、BMI指数、患过类风湿性关节炎、患过疟疾、体重出现过明显变胖或变瘦、长期咳嗽、反复胸闷、长期气喘、经常喝茶叶、每天吃主粮生重、污染源环境生活年数、经常吃腌晒油炸等食品、饮食喜好、经常熬夜、规律的体育锻炼、有害暴露接触史、负性生活事件、吸烟、饮酒。

2.3多因素Logistic逐步回归分析

在单因素分析的基础上，将全部有意义的变量纳入到多因素Logistic回归模型中，结果显示居住地为农村、体重过轻、长期咳嗽、有害暴露接触史、负性生活事件、吸烟、污染源环境生活≥10年、每日吃主粮生重≥5两是肺癌的危险因素；而规律的体育锻炼、体重超重、患过疟疾、体重出现明显变化是肺癌的保护因素。见表2。

2.4肺癌风险指数及保护指数

根据多因素Logistic回归分析得到各影响因素的OR值，使用改良哈佛癌症指数模型，将OR值转换成可直接相加的风险指数分值(0分：OR= 0.9～1.09; 5分OR= 1.1～1.49或OR=0.7～0.89; 10分：OR= 1.5～2.99或OR=0.4～0.69; 25分：OR= 3.0～6.99或OR=0.2～0.39;50分：OR≥7.0或OR<0.2),分别计算出风险因素分值之和(肺癌风险指数)及保护因素分值之和(肺癌保护指数)。见表3。

表2影响肺癌的多因素Logistic回归分析

表3肺癌风险评估模型构建评分表

2.5肺癌风险评估模型的ROC曲线

利用年龄-因子加权公式分别计算出不同年龄男性与女性的肺癌发病指数，同时对各指数赋予相应权重，比较不同权重系数后构建的最优预测模型为：R1=ln(肺癌发病指数)×10+0.8×肺癌风险指数-1×肺癌保护指数。该模型AUC为0.765(95 %CI为0.726～0.795)。见图1。

图1肺癌风险评估指数的ROC曲线

3、讨论

肺癌的发生是多因素致病、多基因参与和多阶段发展的复杂过程。近年来国内外学者基于不同特征人群陆续构建了多种肺癌风险预测模型，其中以Bach模型[7]、LLP模型[8]等为代表的传统模型具有良好的预测效能。随后遗传指标和临床指标开始应用于肺癌风险预测模型中，AUC范围达到了0.64～0.83[9]。针对高风险人群进行密切监测，不仅有利于肺癌的早诊早治，同时促进筛查成本效益的提高，有利于合理分配医疗资源。本研究以社区为基础，通过年龄-因子加权指数和改良哈佛癌症风险指数构建基于大样本量的肺癌风险预测模型，AUC为0.765(95 %CI为0.726～0.795),预测效能和拟合度均较好，可有效识别高危人群，在肺癌风险分级方面具有潜在应用价值。研究发现吸烟仍然是肺癌患病最重要的危险因素[10],且吸烟时间越长、消耗量越高，患肺癌的风险越大，呈现一定的剂量-反应关系，提示应加强戒烟宣教，采取有效措施干预人们的吸烟行为。同时有研究表明，累计有害暴露时长与肺癌风险密切相关，主要包括职业暴露(如石棉、砷)及污染源环境居住等[11],长期接触有害物质会对人体的各个系统造成损伤，随着暴露量的增加，患肺癌的风险越大。负性生活事件作为肺癌的危险因素之一，其作用机制表现为长期不良精神状态影响机体的正常代谢，从而导致机体免疫功能紊乱，因此保持良好的心态和积极向上的人生态度可降低肺癌的患病风险。有研究发现，饮食中蔬菜水果摄入量高但肉类摄入量低的个体患肺癌的风险更低[12],蔬菜、水果中含有大量的维生素C和维生素E,均可作为抗氧化剂抑制肿瘤发生，还可抑制不饱和脂肪酸氧化，促进DNA损伤修复，提示人们应当合理膳食，适当增加蔬菜及水果的摄入。本研究尚未发现饮酒是肺癌的独立危险因素，原因可能是饮酒与吸烟之间存在较强的相关性以及潜在的混杂效应，因此难以阐明酒精对肺癌患病的作用。

本研究仍存在一定的局限性：本研究为横断面研究，无法分析因素与结局变量的因果关联。基线发病率来源于中国肿瘤登记年报，可能与安徽地区实际发病分布存在差异；模型构建后仅在内部人群中验证，模型真实的预测效能有待进一步证实。因此，后续研究可结合传统流行病学指标和代谢指标不断完善肺癌风险预测模型的预测效能，并应用于大样本外部人群进行效果验证，以期为今后肺癌筛查中高危人群的精准鉴别提供依据。

参考文献：

[1]陈万青,孙可欣,郑荣寿,等.2014年中国分地区恶性肿瘤发病和死亡分析[J].中国肿瘤,2018,27(01):1-14.

[4]代敏,石菊芳,李霓中国城市癌症早诊早治项目设计及预期目标[J]中华预防医学杂志,2013.(02):179-182.

文章来源：马欢,柴静,沈兴蓉,刘荣,王德斌.安徽省社区人群肺癌影响因素分析及风险预测模型构建[J].包头医学院学报,2022,38(04):52-56.