面向村医的两阶段多肿瘤风险评估模型与辅助工具设计

Targeting high risk individuals and delivering personalized interventions is becoming top priority stemming cancer epidemics. Yet this strategy depends heavily on effectively distinguishing high from low risk residents and contemporary models fall far short from expectations serving this purpose. This proposed study aims at exploring more cost-effective methods for predicting cancer risks and an electronic support system. It tries to tackle major difficulties and challenges faced by contemporary models using adjusted even new strategies: (1) it uses a new risk assessment instrument which not only incorporates proven findings from existing studies but also stresses measuring long-term effects of etiology factors of cancers; (2) it adopts a “two-stage” strategy, i.e., rapid and detailed assessment, for administering the instrument so as to maximize the content of assessment yet keep the work load within an acceptable limit; (3) it attempts various methods in building and selecting models. .The intended prediction models and web-based support of this study may provide useful means for rural physicians to identify high risk individuals and deliver tailored interventions. The study may also reveal new perspectives and hints for further exploring cancer etiologies.

有重点、高度针对性的干预已成为肿瘤防控首选策略。但这样做的前提是有效地区分“高危”与“低危”个体。现有风险评估方法远不能满足这一需要。.本课题旨在探索更加准确而又经济实用的肿瘤风险预测模型及配套辅助工具。课题试图针对既有方法的重要困难与不足适当调整研究策略：（1）系统综述既有研究发现，制定更加全面深入、尤其是侧重观测各因素长期累积影响的肿瘤风险评估问卷；（2）通过“快速”和“详细”两阶段评估设计，在大幅度拓展评估内容的同时，将评估工作负荷维持在较低水平；（3）尝试多种方法（包括“年龄-因子加权指数”、“组合加权分类算法”，以及“交互作用”、“因素模式”分析等）构建肿瘤预测模型，并通过反复比选找出相对理想的方案。.课题预期建立的模型及配套网络化辅助工具，有望为农村基层医生评估、发现肿瘤风险较高村民并进而集中资源开展重点预防干预提供关键技术。课题还有可能为肿瘤多变量病因分析提供新的视角和方法。

有重点、高度针对性的干预已成为肿瘤防控首选策略。但这样做的前提是有效地区分“高危”与“低危”个体。现有风险评估方法远不能满足这一需要。本研究旨在探索更加准确而又经济实用的肿瘤风险预测模型及配套辅助工具。.课题组分别针对占我国农村地区肿瘤发病率80%以上的13种癌种，逐一开展了系统的文献综述，制定更加全面深入、尤其是侧重观测各因素长期累积影响的肿瘤风险评估问卷，通过两阶段（“快速”和“详细”评估）设计，在大幅度拓展评估内容的同时，将评估工作负荷维持在较低的水平。.本研究借用课题组所在团队实施的eCROPS项目已经收集的数据为主，再辅以必要的补充调查；本研究通过开展随机对照试验构建并验证肿瘤风险评估模型，研究用到的“正常”人群来自eCROPS项目的全部36个“试点村”；而“肿瘤病例”人群则来自“观察村”（每个试点村所在乡镇中去除试点村之外的人口数最多的前10个行政村），“正常”人群和“肿瘤病例”人群使用相同的风险评估问卷收集数据，构成了构建预测模型的构模样本。而验证模型的样本来自于eCROPS项目的“随访病例调查”，它是eCROPS项目针对“试点村”接受过基线肿瘤风险评估的村民进行随访新发现的肿瘤患者。.本研究尝试多种方法构建多肿瘤两阶段预测模型,包括传统统计分析方法logistic回归、通径与结构分析法和改良哈佛风险指数法等，并通过反复比选找出相对理想的方案,修订了评估工具，本研究还构建了6种单肿瘤（肺癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌、肝癌）风险预测模型。.本研究开发了肿瘤风险评估网络化辅助工具，评估软件开发以ASP.NET+SQL为环境，实现问卷呈现、应答记录、风险运算及结果反馈全部自动化。.本研究设计并验证了适合农村基层医生使用的具有较高灵敏度及特异度的两阶段多肿瘤风险评估模型及网络化辅助工具，以帮助农村医生评估、发现发生肿瘤风险较高的村民并进而集中资源开展重点预防干预。