胃がんのリスクが高い個人を特定するためのスクリーニングモデルにおける文化的および民族的変数の利用。パイロット研究

Utilizing Cultural and Ethnic Variables in Screening Models to Identify Individuals at High Risk for Gastric Cancer: A Pilot Study.

• Haejin In
• Ian Solsky
• Philip E Castle
• Clyde B Schechter
• Michael Parides
• Patricia Friedmann
• Judith Wylie-Rosett
• M Margaret Kemeny
• Bruce D Rapkin

抄録

発生率の低い地域での予防および管理のための標的を絞った介入を行うためには、胃がんの高リスク者を特定することが必要である。民族的/文化的因子と従来の胃がん危険因子を組み合わせることで、高リスク者の同定が強化される可能性がある。先行の症例対照研究（胃がん症例40例および対照100例）のデータを使用した。Harvard Cancer Risk Indexの胃がんモジュールに含まれるリスク因子を用いた「従来型モデル」と、従来型モデルの最も予測可能な変数と民族／文化的変数および社会経済的変数を用いて作成された「解析型モデル」を比較した。モデルの確率カットオフは、ベイズの定理をベースラインの米国の胃がん罹患率に適用して、ベースラインのリスクの少なくとも10倍のコホートを同定することを目的とした。簡略化されたモデルには、年齢、米国の世代、人種、15～18歳時の文化的食物、過剰な塩分、教育、アルコール、および家族歴が含まれていた。この11項目のモデルは、0.5％の確率レベルのカットオフでベースラインリスクを10倍に濃縮し、推定感度は72％［95％信頼区間（CI）、64-80］、特異度は94％（95％CI、90-97）、胃がん有病率が10万人当たり128.5人のサブコーホートを同定する能力を有していた。従来のモデルは、対応する感度31％（95％CI、23-39）、特異度97％（95％CI、94-99）で、ベースラインの9.8倍のリスクレベルにしか到達できなかった。文化的および民族的データは、胃がんのリスクが高い米国人を同定するためのモデルに重要な情報を追加し、胃がんの予防および制御のための介入の対象となりうる。このパイロット研究の知見は、外部のデータセットで検証する必要がある。

Identifying persons at high risk for gastric cancer is needed for targeted interventions for prevention and control in low-incidence regions. Combining ethnic/cultural factors with conventional gastric cancer risk factors may enhance identification of high-risk persons. Data from a prior case-control study (40 gastric cancer cases and 100 controls) were used. A "conventional model" using risk factors included in the Harvard Cancer Risk Index's gastric cancer module was compared with a "parsimonious model" created from the most predictive variables of the conventional model as well as ethnic/cultural and socioeconomic variables. Model probability cutoffs aimed to identify a cohort with at least 10 times the baseline risk using Bayes' Theorem applied to baseline U.S. gastric cancer incidence. The parsimonious model included age, U.S. generation, race, cultural food at ages 15-18 years, excessive salt, education, alcohol, and family history. This 11-item model enriched the baseline risk by 10-fold, at the 0.5 probability level cutoff, with an estimated sensitivity of 72% [95% confidence interval (CI), 64-80], specificity of 94% (95% CI, 90-97), and ability to identify a subcohort with gastric cancer prevalence of 128.5 per 100,000. The conventional model was only able to reach a risk level of 9.8 times baseline with a corresponding sensitivity of 31% (95% CI, 23-39) and specificity of 97% (95% CI, 94-99). Cultural and ethnic data may add important information to models for identifying U.S. individuals at high risk for gastric cancer, who then could be targeted for interventions to prevent and control gastric cancer. The findings of this pilot study remain to be validated in an external dataset.

©2020 American Association for Cancer Research.