美国斯坦福大学医Summer S. Han等报告，在初次原发肺癌（IPLC）的幸存者中，第二原发肺癌（SPLC）风险分层方法可能有助于鉴别需要CT筛查的幸存者。更全面的环境数据和遗传数据可能会有助于提高SPLC风险模型的预测能力和分层能力。（J Clin Oncol. 2017年6月23日在线版）

在IPLC的幸存者中，为了评估SPLC的10年风险率，以及评估风险预测模型对筛查的临床价值，该项研究自SEER数据库中入组1988~2003年被诊断为IPLC的、且初次确诊后存活期跨越5年的患者20 032例，并建立了一个人群为基础的队列，采用风险模型评估这些幸存者发生SPLC的10年风险。考虑的预测因素包括年龄、性别、种族、治疗史、组织学类型、疾病分期和病变范围。研究者检验了该预测模型的风险分层能力，通过决策曲线计算在不同风险阈值筛查中的净获益，以评价该模型的临床实用性。

结果显示，尽管在肺癌幸存者中SPLC 10年风险的中位值只有8.36%；但在最终预测模型中，以年龄、组织学、IPLC病变范围进行分层，评估的风险值差别明显（从0.56%到14.3%）。

使用十分位法进行风险分层，结果显示：评估风险处于第十分位的幸存者对比评估风险处于第一分位的幸存者，SPLC的发生率显著增高（12.5% vs 2.9%，P<10-10）。决策曲线分析生成了风险阈值范围（1%~11.5%），从此范围来看，使用风险模型后的临床净获益大于预设的“全筛查”或“全不筛查”的获益。

（编译 罗漫君 审校 尤长宣）