妇女乳腺癌危险因素的筛选及评价模型的建立

妇女乳腺癌危险因素的筛选及评价模型的建立

乳腺癌是人类最常见的肿瘤之一，也是女性最常见的肿瘤之一。在我国,近年来乳腺癌发病逐年增加且患者年龄有年轻化趋势,某些城市已成为第一位严重危害妇女健康的恶性肿瘤,加上由此产生的沉重经济和社会负担,乳腺癌的病因已引起社会各界的广泛关注。虽然迄今为止乳腺癌的确切病因仍不清楚,机制仍不明了,然而大量的流行病学研究还是发现了一些可能影响乳腺癌发生发展的危险因素。分析和评价乳腺癌的危险因素,确定高危人群的范围,有助于乳腺癌的筛查,对乳腺癌的有效防治具有重要意义。迄今为止,国外已经开展了一系列关于乳腺癌危险度测评工具的研究,建立了数个模型来评价乳腺癌危险度。其中,Gail模型最为广泛应用,但它的研究对象主要针对白人妇女,有关世界其他地区人群是否适用的研究报道很少。目前国内关于乳腺癌危险度评价工具的研究尚少,所以有必要开展大规模的人群研究,制定出符合我国妇女情况的乳腺癌危险度测评工具。1数据和方法1.1乳腺癌危险度量表的形成资料来源于中国疾病预防控制中心妇幼保健中心主持的“乳腺癌危险度评价量表的研制、考核及健康教育项目”。2005年11月,妇幼保健中心联合北京和广东两地省级妇幼保健机构正式启动了“乳腺癌危险度评价量表的研制、考核及健康教育项目”。此项目第一阶段拟初步建立符合我国国情的乳腺癌危险度量表。2006年5月,在分别进行了调查员培训和筛查技术培训后,正式在北京和广东两地利用量表初稿进行调查。调查人群为两地年龄在35岁及以上的妇女,预期包括600例乳腺癌患者和1200例非患者。同时,建立相应数据库,将搜集到的数据通过EpiData进行双输录入,统一管理。截止2007年2月共调查了2223例,其中乳腺癌患者729例,对照1494例。通过数据核查处理,最终纳入分析的有691例乳腺癌患者和1442例对照,共计2133例。1.2假设检验的程序采用单因素Logistic回归、多因素Logistic回归、判别分析、ROC曲线等方法。文中所有假设检验的检验水准为α=0.05。统计分析软件为SPSSV13.0和OriginPro7.0。2结果2.1单变量与多因素分析乳腺癌危险因素的筛选工作从检查每个变量与结果变量之间的二元关系着手。以是否为乳腺癌患者为结果变量,其余变量为自变量分别进行单变量Logistic回归分析。在单因素分析的基础上进行多因素分析。采用逐步后退法用多变量非条件Logistic回归分析筛选变量。最后筛选出的乳腺癌主要危险因素有:有绝经史、有流产史、有药物避孕史、有乳腺癌家族史、不良情绪、不良事件、情绪调节能力差、劳动强度大、年龄。2.2y11的性别分布结合专业意义和OR值精简多变量非条件Logistic回归筛选出的变量,并建立新的乳腺癌危险度评价模型如下:P1=11+y1(1)Ρ1=11+y1(1)其中:y1=exp[-(-2.969-2.469年龄1-2.154年龄2+1.309绝经史+0.325流产史+1.074药物避孕史-0.885乳腺疾病史+0.758乳腺癌家族史+0.505不良情绪+0.497不良事件+1.191情绪调节能力1+0.173情绪调节能力2+0.323劳动强度)]。将妇女的相关信息代入该模型,可算得该妇女在这种情况下患乳腺癌的可能性大小,从而为其防治提供参考意见。2.3fisher判别分析结果本研究着重关心模型的判别效能,即判别准确度如何。将乳腺癌危险度评价模型中的变量纳入Fisher判别分析,采用交叉验证结果见表1。由表1可以看出,该判别函数对普通人群即对照的判断正确率为75.0%,对乳腺癌患者即病例的判断正确率为64.4%,总符合率为72.0%。这一结果说明,本研究得到的乳腺癌危险度评价模型判别功能尚佳。2.4诊断实验的选择方法更合理乳腺癌危险度评价标准的建立(即寻找区分低、中、高危险性人群的最佳分界点)不仅是统计学的问题,还涉及到临床、经济等多种因素,在确定最佳分界点以前,必须明确诊断实验的目的,误诊、漏诊带来的后果,然后再加以选择何种方法更为恰当。本研究通过ROC曲线提供的灵敏度和特异度的变化,参考专业,建议在用本研究得到的模型进行女性乳腺癌危险度评价时采取以下标准:预测概率值P≤0.29为低危险性人群,预测概率值P≥0.58为高危险性人群,0.29<预测概率值P<0.58为中危险性人群。见表2。2.5模型分类的确定1989年,为了给临床咨询提供协助,通过分析比较2852例白人妇女乳腺癌患者和3146例对照的危险因素,MitchellGail研制出以他名字命名的评估特定年龄人群在具备特定危险因素情况下罹患乳腺癌几率的Gail模型。至此以后,Gail模型被广泛运用于各种关于乳腺癌危险度的研究中,它的准确性在一系列的大规模人群研究中得到了验证。但是Gail模型也存在一些问题,它是否适合我国妇女有待进一步研究。因此,为了评价模型结果的可信程度,同时也对两个模型进行比较,可以通过计算本研究得到的乳腺癌危险度评价模型和Gail模型的ROC曲线下面积,比较两个模型分类的效能。以临床诊断是否为乳腺癌患者为“金标准”,分别利用本研究得到的乳腺癌危险度评价模型和Gail模型计算每个观察对象的预测概率,在SPSS13.0中拟合ROC曲线,并计算曲线下面积。见表3。将两个模型的ROC曲线综合到一张图上,如附图所示。两个模型的曲线下面积分别为0.798和0.639。分析结果表明本研究得到的乳腺癌危险度模型诊断效能较好,同时提示我们对于我国妇女来说,用Gail模型进行乳腺癌危险度评价不一定是很合适的。见附图。3乳腺癌危险度的危险性乳腺癌危险因素众多。通过拟合单变量和多变量二分类Logistic回归模型,筛选出对乳腺癌影响较为突出的危险因素如下:有绝经史、有流产史、有药物避孕史、有乳腺癌家族史、不良情绪、不良事件、情绪调节能力差、劳动强度大、年龄。对于女性,年龄是罹患乳腺癌最重要的危险因素。亚洲地区的妇女(以日本为例)发生乳腺癌的高峰年龄大多在40～50岁,约70%的乳腺癌患者年龄大于50岁,且随年龄的增长而增加。本研究显示有绝经史的妇女患乳腺癌的危险性是没有绝经史的3.385倍。本研究发现,有流产史、经常采用药物避孕会增加妇女患乳腺癌的风险。目前研究表明家族肿瘤史与乳腺癌有关,尤以乳腺癌家族史关系最为密切。本研究结果也显示有乳腺癌家族史的妇女患乳腺癌的危险性将增加1.293倍(OR=2.293)。本研究通过分析北京、广东两地35岁及以上妇女的调查资料,初步建立起了符合我国国情的乳腺癌危险度评价模型,并探讨了区分低、中、高危险人群的分界点。通过该模型的计算与评价,将评估出女性在具备特定危险因子情况下罹患乳腺癌的几率。如1例年龄为54岁,已经绝经,有流产史,没有药物避孕史,有乳腺疾病史,有乳腺癌家族史,有不良情绪,无不良事件,情绪调节能力一般,轻度劳动强度的妇女,将其以上各危险因素信息代入模型,计算出其患乳腺癌的概率是0.66。根据本研究探讨的分级标准(预测概率值≥0.58为高危险性人群),该名妇女属于乳腺癌高危险人群。将本研究得到的乳腺癌危险度评价模型与国外常用的Gail模型进行比较。通过计算和比较ROC曲线下