メラノーマのリスク予測モデル：系統的レビュー

メラノーマの罹患率は、白人の人口において世界的に急速に増加しています。早期の診断は予後を改善する主要な要因です。リスク予測モデルを用いて高リスク集団を定義することは、ターゲットスクリーニングや早期発見のアプローチに役立つ可能性があります。この系統的レビューでは、皮膚メラノーマの発症リスクを予測するモデルを報告または検証している一次研究を、Medline、EMBASE、およびCochrane Libraryで検索しました。文献検索から合計4,141件の記事が特定され、引用検索から6件が特定されました。25のリスクモデルが含まれました。それらのモデルは、144の可能なリスク因子を考慮しており、18の母斑の数の指標と26の太陽/紫外線曝露の指標が含まれています。最終的なリスクモデルに最も頻繁に含まれていたのは、母斑の数、そばかすの存在、日焼けの歴史、髪の色、皮膚の色でした。含まれている要因や感度および特異度のカットオフ値が異なるにもかかわらず、ほとんどのモデルは0.755の受信者操作特性（ROC）の下の面積（AUROC）のサマリーROCに適合する感度と特異度を示しました。これは、ほとんどのモデルが類似した識別能力を持っていることを示唆しています。二つのモデルのみが別の集団で検証されており、両方ともAUROC値が0.79（0.70-0.86）および0.70（0.64-0.77）で良好な識別能力を示しました。今後の研究は新しいモデルを開発するのではなく、既存のモデルの検証に焦点を当てるべきです。