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为解决低资源环境下前瞻性队列发展受限问题，研究人员开展墨西哥教师队列研究，发现可利用医疗保健利用数据库推进癌症研究。
在资源有限的环境中，前瞻性队列的发展可能会受到癌症登记处人口覆盖范围的限制。然而，卫生系统中常规收集的信息或许能为推进癌症研究提供契机。在墨西哥的一项队列研究中，研究人员旨在阐释一种癌症确诊策略，该策略整合了包括医疗保健利用数据库（涵盖电子健康记录）在内的多种信息来源。
墨西哥教师队列（MTC）纳入了 114,545 名年龄在 25 岁及以上的女性教师，这些教师在 2006 年至 2010 年间完成了基线问卷调查，且均无乳腺癌病史。研究人员利用医疗保健利用数据库、自我报告的乳腺癌情况、死亡率数据以及癌症登记处信息，来识别患有新发乳腺癌的女性。他们估算了自我报告乳腺癌的阳性预测值，以及乳腺癌的年龄特异性和年龄标准化发病率，并计算出相应的 95% 置信区间（95% CI），计算人年时从基线问卷调查回复日期开始，直至诊断、死亡或 2019 年 12 月 31 日结束。
在基线调查至 2019 年期间，研究人员共识别出 1,313 名新发乳腺癌女性。其中，88% 的确诊是通过医疗保健利用数据库完成的，6% 借助癌症和死亡率登记处，还有 6% 是直接联系参与者确定的。自我报告已确诊并接受治疗的乳腺癌的阳性预测值为 94%（95% CI 91, 97）。年龄标准化发病率为每 10 万人年 77.0 例（95% CI 75.9, 84.3），发病率最高的是 65 - 69 岁的女性，达到每 10 万人年 185.3 例 。
研究表明，在前瞻性队列中利用医疗保健利用数据库来确定癌症诊断，或许为推进全球癌症研究提供了机会。
