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子宫内膜癌（EC）发病率上升，现有多种风险预测模型。研究人员开展了对 EC 风险预测模型的系统综述研究。结果发现多数模型预测能力为中 - 高，但研究质量参差不齐，多数存在高偏倚风险。该研究为后续模型的优化与应用提供了参考
子宫内膜癌（Endometrial cancer，EC）作为英国最常见的妇科癌症，其发病率正逐年攀升。在全球范围内，2019 年就有 435,041 例新发病例，预计到 2044 年，病例数可能会达到 600,000 例。肥胖等因素导致了 EC 发病率的上升。目前，EC 的诊断面临诸多挑战。其典型症状如异常子宫出血并不具有特异性，绝经后出血（PMB）虽对 EC 的检测敏感度约为 90%，但在有 PMB 症状的女性中，EC 的患病率仅约 9%。对于绝经前女性，由于生殖激素的生理循环，EC 的症状更难辨别。而且，现有的诊断方法，如经阴道超声扫描、宫腔镜检查和子宫内膜取样等，不仅会给部分女性带来疼痛，还会使许多患有良性疾病的女性接受侵入性检测。
在这样的背景下，风险预测模型的出现为解决这些问题带来了希望。它可以帮助临床医生评估患者的患病风险，辅助决策是否进行活检，还能识别出需要调整生活方式以降低 EC 发病风险的女性。然而，此前虽有多种 EC 风险预测模型被开发出来，但一直缺乏对这些模型的总结。
为了填补这一空白，来自英国牛津大学医学科学部以及临床研究服务部和流行病学研究部的研究人员开展了相关研究。他们的研究成果发表在《Diagnostic and Prognostic Research》上。
研究人员主要采用了系统检索和评估的技术方法。他们对 MEDLINE 和 Embase（OVID）数据库进行系统检索，筛选出与 EC 风险预测模型相关的研究。通过两名评审员独立进行标题和摘要筛选、全文筛选以及数据提取，并利用预测模型偏倚风险评估工具（PROBAST）评估模型的偏倚风险和适用性 。
研究结果如下：
- 模型特征：最终纳入 20 项研究，涉及 19 个模型。这些模型的研究来自多个国家，其中 6 项来自英国。10 个模型针对一般人群开发，9 个针对高危人群。高危人群包括有异常子宫出血、子宫内膜增生或转诊至妇科肿瘤的患者。部分模型分别针对绝经前、绝经后女性或所有女性。模型开发使用的 EC 病例数从 3 例到 6949 例不等，预测时间范围从 2 年到终生风险不等。
- 模型开发：Logistic 回归是最常用的开发方法，其次是 Cox 回归。风险预测模型纳入的变量分为年龄、人口统计学和生活方式、生殖史、合并症、遗传学、检查结果及相关症状等类别。其中，人口统计学和生活方式信息使用最频繁，生殖史使用最少。没有模型包含所有六类变量。
- 偏倚风险和适用性：在一般人群模型中，3 个模型偏倚风险低，所有模型适用性均为低关注。高危人群模型中，没有模型偏倚风险低，所有模型在分析领域均为高偏倚风险，但适用性也为低关注。
- 模型性能：多数模型具有中（AUC 0.60 - 0.80）或高（AUC>0.80）的预测能力。一般人群模型中，Barrett 等人、Hippisley - Cox 和 Coupland 的模型 AUC 较高；高危人群模型中，Ruan 等人、Giannella 等人和 Bagepalli Srinivas 等人的模型 AUC 较高 。部分模型进行了校准评估，如 Shi 等人、Hüsing 等人、Pfeiffer 等人以及 Hippisley - Cox 和 Coupland 的模型。
研究结论和讨论部分指出，多数模型具有中等到高的判别能力，但偏倚风险评估发现 14 个模型在分析领域存在高或不明确的偏倚风险，多数模型在参与者领域也存在问题，且大多未明确风险预测的时间框架。在适用性方面，所有模型虽都被认为低关注，但部分模型的普适性存疑，如 Shi 等人和 Pfeiffer 等人的模型仅针对白人女性设计。高危人群模型存在定义和招募方法的问题，可能导致样本偏差。总体而言，Hippisley - Cox 和 Coupland 的 QCancer 模型表现突出，具有高 AUC、良好校准和低偏倚风险，且适用于初级医疗保健。然而，多数模型缺乏外部验证，且许多模型遗漏了已确定的风险因素，如家族癌症史和遗传综合征。此外，模型的临床应用面临诸多障碍，如 QCancer 模型在英国初级医疗实践中未得到充分利用 。未来需要在更大、更多样化的队列中对模型进行外部验证，评估其临床效果，以确定其在预防和诊断 EC 方面的真正价值 。
