症状のある人における大腸癌のリスク予測モデル：系統的レビュー

背景：大腸癌（CRC）は、ヨーロッパとアメリカ合衆国におけるがん関連死の第4位の原因です。病気を早期に発見することは、予後を改善します。複数のリスク因子と症状を組み合わせたリスク予測モデルは、適時の診断を改善する可能性があります。このレビューの目的は、症状のある個人における一次CRCのリスクを予測するモデルの性能を系統的に特定し、比較することです。方法：モデルを報告、検証、または影響を評価している一次研究を特定するためにMedlineとEMBASEを検索しました。含めるためには、モデルは症状を含むリスク因子の組み合わせを評価し、モデルの性能に関するデータを提示し、一般集団に適用可能である必要がありました。研究のスクリーニングとデータ抽出は、少なくとも2人の研究者によって独立して行われました。結果：文献検索から12,808件の論文が特定され、引用検索により3件が追加されました。15のリスクモデルを記述する18件の論文が含まれました。9件はプライマリーケア集団で開発され、6件はセカンダリーケアで開発されました。4件は外部検証研究で良好な識別能力（AUROC > 0.8）を持ち、感度と特異度はカットオフに応じて0.25から0.99、0.99から0.46の範囲でした。結論：良好な識別能力を持つモデルは、プライマリーケアおよびセカンダリーケア集団の両方で開発されています。ほとんどのモデルは、単一の相談で容易に取得できる変数を含んでいますが、実践に取り入れる前に臨床的有用性を評価するためのさらなる研究が必要です。