Exploratory research on developing lung cancer risk prediction model in female non-smokers

目的： 构建我国非吸烟女性的肺癌风险预测模型。 方法： 于2006年5月至2015年12月，采用巢式病例对照研究设计，基于开滦前瞻性动态队列研究，以随访到的原发性病理学确诊肺癌患者为病例组，以随访期间未发病者为对照组。最终共纳入24 701名研究对象，病例组和对照组分别为86、24 615名。采用问卷调查、体格检查和实验室检测收集相关信息，采用多因素logistic回归模型建立肺癌风险预测模型，使用曲线下面积（AUC）与Hosmer-Lemeshow检验评价模型的预测效能与拟合度，同时利用十倍交叉验证方法进行预测模型的内部验证。 结果： 共构建了两套风险预测模型：基本模型（纳入年龄与月收入情况2个预测指标）和代谢指标模型（纳入年龄、月收入情况、空腹血糖、总胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇5个预测指标）。代谢指标模型的AUC（95%CI）［0.745（0.719~0.771）］大于基本模型的AUC（95%CI）［0.688（0.660~0.716）］（P=0.004）；基本模型（PHL=0.287）与代谢指标模型（PHL=0.134）的拟合度均良好；十倍交叉验证结果提示代谢指标模型预测效果稳定，平均AUC值为0.699，标准误为0.010。 结论： 通过纳入代谢指标，可构建精准可靠的非吸烟女性肺癌风险预测模型。.