Прогнозируемые пожизненные риски развития рака вследствие современного применения компьютерной томографии

Projected Lifetime Cancer Risks From Current Computed Tomography Imaging
Rebecca Smith‐Bindman, Philip Chu, Hana Azman Firdaus, Carly Stewart, Matthew Malekhedayat, Susan Alber, Wesley E. Bolch, Malini Mahendra, Amy Berrington de González, Diana L. Miglioretti
2025-04-14

модели BEIR VIIкомпьютерная томографияпожизненный риск ракаорганоспецифическая доза облучениярадиационно-индуцированный рак
Актуальность: Ежегодно в США примерно 93 миллиона компьютерно-томографических (КТ) исследований выполняются у 62 миллионов пациентов; ионизирующее излучение при КТ является известным канцерогеном. Цель: Спрогнозировать число случаев рака, которые возникнут в течение жизни в популяции США и будут связаны с проведением КТ-исследований в 2023 году. Дизайн, место проведения и участники: В этой модели риска использовалась многoцентровая выборка КТ-исследований, проспективно сформированная в период с января 2018 года по декабрь 2020 года на основе Международного регистра доз при КТ Калифорнийского университета в Сан-Франциско. Анализ данных проводился с октября 2023 года по октябрь 2024 года. Основные исходы и показатели: Распределения КТ-исследований и связанных с ними органоспецифических доз облучения оценивали в зависимости от возраста и пола пациентов, а также категории КТ и масштабировали на популяцию США на основании числа исследований в 2023 году, установленного в ходе национального обследования IMV. Пожизненную заболеваемость раком, обусловленным радиацией, и 90%-ные пределы неопределенности (UL) оценивали в зависимости от возраста, пола и категории КТ с использованием программного обеспечения Национального института рака, основанного на моделях VII доклада Национального исследовательского совета «Биологические эффекты ионизирующего излучения», а затем экстраполировали на популяцию США с использованием масштабированных показателей числа исследований. Результаты: По оценкам, в 2023 году 61 510 000 пациентов прошли 93 000 000 КТ-исследований, включая 2 570 000 (4,2%) детей, 58 940 000 (95,8%) взрослых, 32 600 000 (53,0%) женщин и 28 910 000 (47,0%) мужчин. Согласно прогнозу, эти исследования приведут примерно к 103 000 случаев рака, обусловленного радиацией (90%-ный UL, 96 400–109 500). Расчетные риски развития рака, обусловленного радиацией, были выше у детей и подростков, однако более широкое применение КТ у взрослых обусловило большинство таких случаев (93 000; 90%-ный UL, 86 900–99 600 [91%]). Наиболее распространенными видами рака были рак легкого (22 400 случаев; 90%-ный UL, 20 200–25 000 случаев), рак ободочной кишки (8700 случаев; 90%-ный UL, 7800–9700 случаев), лейкоз (7900 случаев; 90%-ный UL, 6700–9500 случаев) и рак мочевого пузыря (7100 случаев; 90%-ный UL, 6000–85...
1
Хотя риск радиационно-индуцированного рака был выше у детей и подростков, на взрослых пришлось 91% прогнозируемых случаев из-за более частого использования КТ.
2
В 2023 году в США примерно 61,51 миллиона пациентов прошли 93 миллиона компьютерно-томографических исследований.
3
Модель прогнозировала около 103 000 будущих радиационно-индуцированных случаев рака после КТ-исследований, выполненных в 2023 году; 90%-ный диапазон неопределённости составил 96 400–109 500 случаев.
4
Наиболее часто прогнозировались рак лёгкого (22 400 случаев), рак ободочной кишки (8 700), лейкоз (7 900) и рак мочевого пузыря (7 100).
5
Прогнозы основывались на органоспецифических дозах облучения при КТ и моделях риска BEIR VII Национального исследовательского совета с учётом возраста, пола и категории КТ-исследования.

Компьютерно-томографические исследования, выполненные среди населения США в 2023 году

Прогнозируемая пожизненная заболеваемость радиационно-индуцированными видами рака, связанными с КТ-исследованиями, с разбивкой по возрасту, полу и категории КТ

Publication Details
Publication Date
2025-04-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
331
Access Type
Author Information
Authors
Rebecca Smith‐Bindman
Philip Chu
Hana Azman Firdaus
Carly Stewart
Matthew Malekhedayat
Susan Alber
Wesley E. Bolch
Malini Mahendra
Amy Berrington de González
Diana L. Miglioretti
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%