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Brock malignancy risk calculator for pulmonary nodules: validation outside a lung cancer screening population

医学 恶性肿瘤 肺癌 放射科 内科学 人口 曲线下面积 癌症 环境卫生
作者
Kaman Chung,Onno M. Mets,Paul K. Gerke,Colin Jacobs,Annemarie M. den Harder,Ernst T. Scholten,Mathias Prokop,Pim A. de Jong,Bram van Ginneken,Cornelia Schaefer‐Prokop
出处
期刊:Thorax [BMJ]
卷期号:73 (9): 857-863 被引量:43
标识
DOI:10.1136/thoraxjnl-2017-211372
摘要

Objective To assess the performance of the Brock malignancy risk model for pulmonary nodules detected in routine clinical setting. Methods In two academic centres in the Netherlands, we established a list of patients aged ≥40 years who received a chest CT scan between 2004 and 2012, resulting in 16 850 and 23 454 eligible subjects. Subsequent diagnosis of lung cancer until the end of 2014 was established through linking with the National Cancer Registry. A nested case–control study was performed (ratio 1:3). Two observers used semiautomated software to annotate the nodules. The Brock model was separately validated on each data set using ROC analysis and compared with a solely size-based model. Results After the annotation process the final analysis included 177 malignant and 695 benign nodules for centre A, and 264 malignant and 710 benign nodules for centre B. The full Brock model resulted in areas under the curve (AUCs) of 0.90 and 0.91, while the size-only model yielded significantly lower AUCs of 0.88 and 0.87, respectively (p<0.001). At 10% malignancy risk, the threshold suggested by the British Thoracic Society, sensitivity of the full model was 75% and 81%, specificity was 85% and 84%, positive predictive values were 14% and 10% at negative predictive value (NPV) of 99%. The optimal threshold was 6% for centre A and 8% for centre B, with NPVs >99%. Discussion The Brock model shows high predictive discrimination of potentially malignant and benign nodules when validated in an unselected, heterogeneous clinical population. The high NPV may be used to decrease the number of nodule follow-up examinations.
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