PLOS MED：通过简单的血液测试就能进行癌症调查？一项开发、内部验证和净收益分析

意外的体重减轻（UWL）是癌症的一个表现特征，目前对初级保健中最合适的调查策略还没有达成共识。由初级保健医生记录的UWL患者更有可能在3个月内被诊断为以下癌症：胰腺癌、未知原发癌、胃食管癌、淋巴瘤、肝胆、肺、肠和肾。

这种关联在男性60岁以上和女性80岁以上时最大。目前的调查指南主要是根据临床特征（个体风险因素、体征、症状和血液检查异常）的简单组合来选择患者进行单部位癌症调查。

由于大多数到基层医疗机构就诊的UWL患者不会患有癌症，因此，对于癌症风险较低的患者，也需要采取诊断策略，避免不必要的侵入性和昂贵的调查带来的伤害。以前有工作表明，个别共同出现的临床特征会增加癌症的可能性，足以排除癌症检查。

然而，没有个别共同出现的临床特征，包括成对的正常炎症标志物，并不能充分降低癌症的可能性，从而排除患者接受进一步的癌症检查。当患者出现UWL时，初级保健医生通常要求进行多项血液检查。关于临床医生应该如何综合解释这些血液检查，或者哪些检查与临床实践最相关，目前还没有什么指导意见。当基线检查正常时，观察性等待的方法可能比侵入性检查更可取。

为了确定哪些临床特征可以一起使用，以根据癌症风险对UWL患者进行分层，更复杂的组合可能会改变癌症风险，从而充分排除调查的需要。来自英国牛津大学初级保健中心的专家开展了一项研究，结果发表在PLOS Medicine杂志上。

研究人员使用来自63973名成年人（平均59岁，标准差21岁；42%为男性）的数据来预测2000年1月1日至2012年12月31日期间英国大型代表性初级保健电子健康记录中记录的UWL患者的癌症。使用逻辑回归和逆向逐步选择协变量的方法得出了3个临床预测模型。Sm，仅有症状的模型；STm，症状和测试模型；Tm，仅有测试模型。对决策曲线分析中具有最大临床效用的模型提出了简单的临床风险分数。

决策曲线分析，从净效益（图2a）和避免的调查（图2b）方面比较三种模式。

结果显示，与Sm相比，STm和Tm显示出更好的分辨力（曲线下面积AUC≥0.91）、校准和更大的临床效用。其中，Tm是最简单的，包括年龄组、性别、白蛋白、碱性磷酸酶、肝酶、C反应蛋白、血红蛋白、血小板和白细胞总数。

Tm评分为5分可平衡排除（敏感性84.0%，阳性似然比5.36）和排除（特异性84.3%，阴性似然比0.19）进一步的癌症检查。Tm评分为1，则优先排除（敏感性97.5%）。在这个阈值下，每一个转诊的癌症患者中，有35人在初级保健中出现UWL，而每一个未转诊的癌症患者中，有1730人可以免于转诊。

决策曲线分析，从净效益（图2a）和避免的调查（图2b）方面比较三种模式。

综上，该研究结果表明，简单的血液检查异常的组合可以用来识别需要转诊调查的UWL患者，而具有正常结果组合的人可以免于转诊。

参考文献：

Combining simple blood tests to identify primary care patients with unexpected weight loss for cancer investigation: Clinical risk score development, internal validation, and net benefit analysis. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003728