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乳房密度和实质模式是乳腺癌风险的标志
  • 　　乳房密度是衡量乳房中放射性高密度纤维腺组织范围的一种指标，有潜力用作乳腺癌风险的预测指标，监测降低风险的干预措施以及作为乳腺癌病因学研究的中间终点。超过40项研究评估了等级或乳房密度百分比的相关性，大多数研究报告最高风险类别的风险比最低风险类别高2至6倍；但是，最近没有对估计数范围广泛的原因进行全面评估。此外，来自亚组分析的结果尚未得到系统地审查。可能解释研究之间相对风险估计值变化的因素包括研究设计的特征，人群特征，和分析方法。此关联可能还有重要的效果修改器。年龄之间的差异关联对使用此变量作为风险的中间标记具有广泛的意义。一些研究发现年龄或年轻人的关联更强，而其他研究则没有年龄交互作用。由于乳腺摄影，种族或任何其他乳腺癌危险因素，这种关联是否随时间而变还不知道。
    　　 出国看病网对乳腺X光特征的定量和定性测量之间的关联进行了系统的回顾和荟萃分析，以探讨RR估计差异的原因，并在适当情况下估计合并效应。对于每项研究，出国看病网都提取了有关研究设计，研究人群，匹配变量，乳腺X线照相以来的时间，相对于同时使用或预期使用的胶片的使用情况的信息。诊断时间，密度评估者对癌症状态，乳房X线照片的年龄和密度分类不了解。出国看病网记录了与每个乳房特征相关的乳腺癌的RR及其95％的置信区间/SE，并指出了所做的调整。在未报告效果估算值或SE的情况下，出国看病网计算了年龄调整后的优势比及其95％CI。乳腺癌发生率的研究被认为是乳房X线照片阴性的暴露评估。因此，随后诊断出癌症。在患病率研究中，在诊断时对乳房X线照片的对侧乳房进行了密度评估。
    　　 根据分析方法，通过风险，几率，比率或危险比估算乳腺癌的RR。森林地被用来可视化研究专用的RR。各研究异质性使用χ评估2统计量与逆方差的权重。研究估计之间的不一致程度以百分比进行评估。使用元回归模型来探索异质性的来源。从漏斗图和Egger检验目视评估出版偏倚。出国看病网使用Stata8.1版进行分析。使用随机效应模型估算合并的RR，仅针对相似的乳房密度分类和独立受试者进行报告。异质性测试基于固定效应模型以最大化功率。对于百分比密度，出国看病网使用五个最常用的类别，5％至24％，25％至49％，50％至74％和≥75％组合了RR估计值。如果个别研究的分类有所不同，出国看病网将每个RR归入其中点下降的类别。
    　　 电子搜索产生了210篇文章，其中不包括150篇：135篇不相关，15篇是评论/评论。在所考虑的60项研究中，有3项被排除在外，因为未盲法进行暴露评估并使用了与任何其他项目均不相关的分类系统和单双胎研究。进一步的19项研究被排除在主要分析中，因为它们不是独立于其他纳入研究，以及从检测乳腺癌，其有可能属于两项研究的子集，其中包括来自所有或大多数中心的病例，虽然它们在亚组分析是考虑。四个物品手动，给出总共42篇包含文章的主要分析。这42篇文章代表了14134例和226871例非病例的汇总数据，这些数据来自于普通人群中的17例发病研究和17例患病率研究，而有症状人群中的9例研究。发生率的研究使用巢式病例对照或队列设计，而患病的研究是病例对照或横截面。九个研究使用症状群或对照进行。
    　　 显示了对沃尔夫等级进行四类分析的研究的效果估计。将等级N1和P1为参考类别。对总体发病率和患病率的综合RR估计值显示，沃尔夫等级的趋势呈上升趋势，P1，P2和Dy的统计显着性点估计值相对于N1为1.76、3.05和3.98的发病率研究和更低的估计值患病率研究中的1.25、1.97和2.42。没有研究间异质性的证据，但P2的RR除外相对于N1在流行研究中和长尾等。是明显的离群点。排除这两篇文章的综合RR较高，但仍低于发病率研究的RR。无法合并，因为无法估计SE，但是RR点估计与总体发现一致。在有症状人群中进行的研究中，RR差异很大，只有一个发现了单调增加的趋势。
    　　 四项研究使用了沃尔夫级以外的密度定性度量。据报道，与脂肪性乳房相比，腺体/致密性乳腺癌的患病率增加了约2倍。三个研究中使用BIRADS分类，并且，在两块相对于脂肪实质相比的风险，结果是一致的，给予的2.04组合的RR为散射，2.81异构，和4.08为极其致密组织。但是，由于这些研究之一的结果仅限于绝经后妇女，因为没有提供未发现“显着关联”的绝经前妇女的估计数，所以合并估计值可能存在正偏倚。将第二类用作参考组。也报告了BIRADS分类的增加趋势。使用Tabar分类的单个研究发现，与模式I相比，模式IV的风险增加了2.42倍，但模式V的风险却没有增加。
    　　 其中包括一项评估发育不良百分比的研究。在发病率和患病率的一般人群研究中均观察到线性增长趋势。对于5％至24％和≥75％的类别，发病率研究中的合并RR比患病率研究高25％至30％，而对于25％至49％和50％至74％的类别，RR相似。对于百分比密度为50％至74％和≥75％的RR分别高达2.92和4.64。至少占这些合并估算的40％。尽管乳房密度类别的确切界限有所不同，但没有证据表明统计学差异显着。在百分比密度和乳腺癌发病率的研究中，没有证据显示出版物存在偏倚。对于流行的研究，发表偏倚存在于第三类，将其用宽的95％CI为绝经前和绝经后妇女中占由更极端的结果。排除这项研究并没有很大程度地改变汇总估算值从2.93变为2.83。
    　　 探索异质性的另一个潜在来源，出国看病网主要集中在所分析百分比密度发生率研究，作为其危险性梯度为最大，以及一些因素，如时间由于乳房X线照相术无法在患病率研究中进行检查。掩蔽偏压的效果是明显的，如在最高密度类别观察研究，排除在第一年期间后与那些包含他们相比负画面。其中所有病例均在筛查的2年内被诊断出来。该研究已从进一步的分析中删除。
    　　 出国看病网评估协会与短期和长期通过根据分离研究风险是否大多数的乳房X线照片拍摄中或大于5年先前。两项研究促成了这两个群体，他们因为乳腺X线摄影呈现结果按时间。与长期风险相比，短期风险观察到了更强的趋势，特别是对于最高密度类别，其中异质性测试非常显着。当出国看病网将分析限于在随访的第一年中排除癌症的研究时，这种差异仍然存在。这些结果在很大程度上反映了自从X射线摄影以来随着时间的推移，没有观察到这种趋势。从百分比密度四个入射研究，其中有可能合并的估计来分析年轻和老年妇女分别示于。有一些建议认为，相对于<5％，年龄较大的RR相对较高，但是其他类别的年龄组之间的差异并不显着且不一致。没有建议说这种联系仅限于年轻或年长的妇女。在对大型流行研究的检查中发现了按更年期状态或年龄划分的数据。还发现，年龄大于50岁的人的联想明显更强。但是，另外两项大型研究却有相反的发现。发现年轻的关联更强，发现与BIRADS分类相关的绝经前和绝经后年龄之间的关系无显着差异。
    　　 尽管多数研究在高加索人群中进行了四个在亚洲进行了，他们的研究结果与整体合并效果一致。四美国的研究提出了民族特有的关联。其中两个评论非裔美国妇女的协会，但均未发现统计学上的显着差异：发现与≥60％的乳腺密度相比，非洲裔美国女性的关联性稍弱于白人女性10％，在对有症状女性进行的一项研究中，发现在前一组中女性的联想稍强。二夏威夷的研究，在亚洲妇女观察比白人妇女。在新加坡的一项病例对照研究中，她还报告了按族裔群体进行的修改，因为他们发现具有密集模式的非华裔女性患病风险增加，而华裔女性则没有。相反，发现亚裔美国人与白人或非裔美国人的关联更大。
    　　 在研究中，作者报告了年龄和体重指数为负面混杂因素。在百分比密度的发病率研究中，所有九项研究均控制了年龄。在研究，控制为主体的尺寸，汇集的RR分别为1.78，2.46，3.02，和4.59，分别为类5％至24％，25％至49％，50％至相对74％，和≥75％至<5％，这通常比用于研究，并没有使该调整。两项研究报告中的女性具有较高的BMI更强的关联，但在任何一项研究异质性检验不显著。其他的潜在效应修饰因子仅由少数研究进行了研究，因此不可能产生亚组特异性的RR。相反，出国看病网只引用个别研究中报告的发现。在两项研究中，均报告称产次或分娩次数是影响因素，其中一项发现未产妇的百分比密度关联性更强，而另一项发现，TabarIV级和V级女性只有在分娩时才有更高的风险一个或两个交付但不多。发现没有效果修饰证据由酒精摄入，和两个研究发现根据以往使用激素替代疗法无差异。发现一级密度女性患乳腺癌的百分比密度与乳腺癌风险的相关性更强。
    　　 此处提供的组合数据证实，使用Wolfe级或百分密度测量的乳腺癌密度与乳腺癌风险密切相关，这是由对偶然或普遍癌症风险的一般人群研究确定的。百分比密度的合并RR高于Wolfe等级。能够同时评估这两种测量的个别研究表明，在调整百分比密度后，Wolfe等级不能预测。但是，乳腺密度-乳腺癌协会仅在一般人群研究中成立。在有症状人群中进行的研究结果不一致可能反映了潜在的乳腺疾病的不同程度。乳房密度也是良性乳腺疾病的危险因素，因此预期RR较低。
    　　 在一般人群研究中，有证据表明掩盖偏见影响了研究结果，因为如预期的那样，患病率普遍低于发病率研究，而排除了在第一年X线摄影后诊断出的癌症后，发病率研究则更低。在流行病学研究中，使用同时拍摄的乳房X光照片进行乳房密度的测量和诊断，由于乳房X射线照片的敏感性较低，因此致密率比脂肪乳房假阴性更高，因此RR被低估了。相反，在对乳腺癌发病率进行研究的筛查阴性队列的随访过程中，致密乳房中过量的癌症实际上可能是最初未被发现的流行癌症，导致对RR的高估。
    　　 尽管RR指的是不同的范围，但对于百分比密度却观察到了强烈的线性趋势。在每个密度类别中，RR估算值是一致的，这表明该方法尽管不理想，但在这种情况下是合理的。相对于<5％，类别5％至24％，25％至49％，50％至74％和≥75％的合并合并RR为1.79，2.11，2.92和4.64，分别用于发病率研究。真实的关联可能会更强，因为乳房密度的非差分测量误差会导致关联的低估。假设误差中等，如果对类别为50％至74％和≥75％的RR估计值进行校正，则它们分别将增加到3.29和5.50。当前正在开发基于对致密组织的体积的估计的用于密度测量的新的自动化方法。如果它们要用作当前乳房密度测量方法的有用替代方法，则需要证明其RR与此处报道的RR一样强。
    　　 乳房密度的其他分类和测量值的评估频率较低。BIRADS分类的研究表明，这四个类别的等级也是乳腺癌风险的有力预测指标，尽管其幅度可能略低于百分比密度的幅度。但是，由于该密度等级是在美国进行乳房X线照相术时常规记录的，因此BIRADS分类可用于该环境下的流行病学研究。其他措施，如偏度和分形维数，只被检查了两项研究，其研究结果并不完全一致，它们的效果估计是没有那么强，因为那些个密度。关于百分比密度或致密组织面积是否是风险的最强预测指标仍存在争论。
    　　 与乳房密度相关的风险增加与该疾病的其他已知风险因素无关，但与年龄和BMI混淆。绝经后妇女未能考虑BMI可以解释某些异质性，因为对此混杂因素的调整会导致这种联系的加强。出国看病网发现很少有其他乳腺癌危险因素与乳房密度之间相互作用的证据。重要的是，综合数据表明，在绝经前和绝经后两个年龄段测得的乳房密度是随后患乳腺癌风险的标志，并且没有明确的证据表明这种关联在这些年龄段之间存在差异。但是，在这些研究中，绝经前的大多数女性都是30多岁和40多岁的女性，因此，尚不清楚成年早期的乳房X线照片密度是否可以预测以后的生活风险。从现有数据来看，没有证据表明这种联系并非在所有研究的族裔群体中都成立。基于或包括其他种族妇女的未来研究将是有益的。纳入研究的两个检查与乳房X光检查，因为时间的关系的强弱变化，但只有一个建议，该协会削弱随着时间的推移。需要进一步研究增加RR的持续时间。大于5年之前测得的乳房密度不会捕捉到最近密度的变化，这可能会影响风险。当密度迅速降低时，这个问题在绝经年龄可能更为严重。
    　　 除年龄和某些遗传因素外，乳房密度与乳腺癌风险的关联强度比大多数其他已确定的乳腺癌风险因素强。乳房密度也占很多病例。假设约20％和10％的绝经前妇女的密度分别为50％至74％和≥75％，那么密度超过75％的人群的人口比例为26.7％，密度超过50％的人口比例为42.8％。在绝经后年龄，相应的比例分别为9.8％和23.2％。但是，没有阈值水平低于该阈值水平与风险无关。将整个乳腺密度分布向下移动几个百分比可能会降低总体乳癌率。乳房密度可能会发生变化。最近对乳房密度和该标志物的重要性之间的关系进行了全面的审查。虽然它有很强的遗传成分，它也是由生活方式因素，如饮食影响，并且它可以通过药物被减小，如他莫昔芬。然而，关于是否应告知妇女密度的争论仍然存在，因为不知道降低乳房密度是否必然会降低患乳腺癌的风险。就筛查政策而言，乳房密实的女性可能会受益于较短的筛查间隔。出于研究目的，乳房密度可以用作乳腺癌研究的中间或其他终点。乳腺癌的易感基因可以使用乳房密度作为中间表型进行初步鉴定。乳房密度影响乳腺癌风险的机制尚不完全清楚。密度反映了乳腺上皮和基质组织相对于非密集脂肪组织的比例。乳腺癌起源于上皮细胞，因此，较大的纤维腺组织区域可能反映出大量存在致癌风险上皮增殖速率增加的细胞。可能的是，许多已确定的乳腺癌风险因素通过其对密度的影响来影响风险。提出的乳房密度-年龄曲线与乳房组织衰老速率模型之间存在惊人的相似性。解释随着年龄的增长乳腺癌的发生率，并且与该模型相对应，乳房密度的累积暴露将是相关风险因素，对于该风险因素，给定年龄下的乳房密度可以很好地代替。
    　　 总之，乳腺X线照片密度与乳腺癌风险之间的某些异质性可以通过密度分类，同时使用或预期的X线照片以及使用一般或有症状人群的差异来解释。在普通人群中进行的研究中，RR一致，但在有症状人群中，RR高度异质。在百分比密度方面，它们比等级或BIRADS分类要强得多，在事故研究中，它们比流行癌症要强20％至30％。在乳房X光检查或种族方面，年龄/绝经状态未见差异。进行良好的发病率研究表明，增加乳房密度与患乳腺癌的风险增加相关，并且这种关联的程度是4.64倍的密度最高，而密度最低的类别。鉴于人群有较大的乳腺X线密度风险，并且定期进行乳腺X线筛查以进行筛查，因此应更多考虑常规的乳腺X线密度测量。该标记物具有巨大的潜力，可用于乳腺癌的病因学和预防研究。
 
出国看病概况

海外医疗在国外发展较为成熟，比如在欧美等医疗技术发达国家，很多医院都设有国际病人办公室并配备多语种医学专业翻译人员，就医流程和模式都已相对成熟。在国内，海外医疗虽然还属于新兴行业，但发展势头迅猛，发展潜力巨大，市场前景广阔。
　　 从中国经济发展水平和消费能力预测，未来10年时间，海外医疗市场及其相关产业的市场的巨大潜力，有可能超过数百亿美元。
出国看病适应症
靶向药物
 

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