综述：普通人群中食管腺癌风险预测模型的系统评价

（编辑推荐）本综述系统评价了普通人群食管腺癌（EAC）风险预测模型，纳入7项研究显示模型性能良好（AUC 0.76-0.88），核心预测因子包括年龄、GERD、BMI等，但存在分析方法学偏倚（PROBAST评估），需进一步外部验证和卫生经济学评估（CHARMS框架）。

　　

ABSTRACT
Background and Aims
食管腺癌（EAC）的早期识别对改善预后至关重要。风险预测模型通过整合多因素生物标志物和临床指标，为普通人群提供个体化风险评估。本系统评价旨在全面评估现有EAC风险预测模型的科学严谨性与临床应用潜力，重点关注模型在真实世界中的校准度和判别力。

Methods
研究团队严格遵循预测模型系统评价方法学框架（CHARMS），检索Medline、Embase和Cochrane Library三大数据库。采用预测模型偏倚风险评估工具（PROBAST）对纳入研究的分析方法学质量进行三维度评估（参与者选择、预测因子处理、统计分析），重点关注模型验证策略和临床适用性指标如曲线下面积（AUC）和Hosmer-Lemeshow检验结果。

Results
7项符合标准的研究揭示：

1. 核心预测因子集群：年龄（所有模型均纳入）、男性性别（OR 2.3-4.1）、每周胃食管反流病（GERD）发作频率（β系数0.21-0.68）、BMI≥30 kg/m²（风险比HR 1.8-2.4）及烟草暴露（包年数>20年者AUC贡献值+0.07）构成基础预测变量。
2. 模型性能：最优模型在衍生队列中展现出色判别力（AUC 0.88，95%CI 0.84-0.91），但部分模型在时间-事件分析中存在过度拟合（校准斜率0.7-1.3）。
3. 方法学缺陷：63%的研究在预测因子编码（如连续变量分段处理）和缺失数据处理方面存在显著偏倚（PROBAST评分≥4个高风险域）。

Conclusions
现有EAC风险预测模型虽展示良好的风险分层能力，但受限于内部验证主导（仅2项研究进行跨国队列验证）和卫生经济学证据缺失。未来研究应聚焦：①整合新兴生物标志物（如TP53突变频率）；②开发动态预测模型（纳入Barrett食管监测数据）；③基于决策曲线分析（DCA）评估临床效用阈值。这些突破将推动模型从科研工具向社区筛查和内镜监测指南转化。