在国家级乳腺癌筛查项目中对乳腺极度致密女性采用简化乳腺MRI和对比增强乳腺摄影的成本效果:一项微观模拟研究

Cost-effectiveness of abbreviated breast MRI and contrast-enhanced mammography for women with extremely dense breasts in a national breast cancer screening program: a micro-simulation study

作者信息Mengmeng Li, Marcel J W Greuter, Keris Poelhekken, Monique D Dorrius, Karin M Vermeulen, Antoinette D I van Asselt, Geertruida H de Bock
PMID42685374
期刊Breast
发布时间2026-08-31
DOI10.1016/j.breast.2026.104907

实验完整度

中

基于SimRisc Breast微观模拟模型,使用DENSE试验数据验证,模拟10万女性,但无前瞻性临床功能验证。

主要模型

SimRisc Breast微观模拟模型 荷兰乳腺极度致密女性虚拟队列(10万名女性) DENSE试验数据(用于模型验证)

重点核对

SimRisc Breast模型验证:将模拟的筛查检出癌症数、假阳性数和间期癌症数与DENSE试验观察数据的95%泊松置信区间进行比较 筛查策略分组:参考策略(每两年DM,50-74岁)、补充性FP-MRI、补充性AB-MRI、补充性CEM、单独AB-MRI、单独CEM 模拟规模与重复:模拟100,000名女性,每次模拟重复10次 折现率与支付意愿阈值:成本和LYG均按3%折现,支付意愿阈值为每LYG 20,000欧元 敏感性分析:对CEM单独筛查策略进行单变量敏感性分析,参数调整至95%置信区间上下限,筛查成本变化±25%,参与率从100%调整至65.3%

摘要

背景:乳腺极度致密组织与乳腺癌风险增加及数字乳腺摄影(DM)敏感性降低相关。本研究评估了简化乳腺MRI(AB-MRI)和对比增强乳腺摄影(CEM)与DM相比,在筛查乳腺极度致密女性中的成本效果。方法:本微观模拟研究应用经过验证的SimRisc Breast模型。筛查策略包括每两年一次补充性全方案MRI(FP-MRI)、补充性AB-MRI、补充性CEM、单独AB-MRI和单独CEM,以每两年一次DM(50-74岁)作为参考。成本和获得的生命年(LYG)均按3%折现。相对于参考策略计算平均成本效果比(ACER),并进行两两比较计算增量成本效果比(ICER)。应用每LYG 20,000欧元的支付意愿阈值。结果:与参考策略相比,所有替代筛查策略均增加了癌症检出和LYG,同时减少了间期癌症和乳腺癌死亡。单独CEM和补充性CEM略微增加了辐射诱导肿瘤。在成本效果分析中,补充性AB-MRI和补充性FP-MRI不具有优势(ACER为每LYG 24,700-34,400欧元),而单独CEM、单独AB-MRI和补充性CEM具有成本效果(ACER为每LYG 13,400-19,600欧元)。增量比较表明,所有补充性策略均被淘汰,单独CEM为最优策略(相对于参考策略的ICER为每LYG 13,400欧元),单独AB-MRI相对于单独CEM的ICER为每LYG 49,400欧元。结论:AB-MRI和CEM均可通过更早发现病灶降低乳腺癌死亡率,且额外风险低、增量成本合理。在所建模的策略中,CEM被估计为最具成本效果,但仍需进一步的前瞻性临床研究来证实这些发现。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在荷兰国家级乳腺癌筛查项目中,对于乳腺极度致密的女性,AB-MRI和CEM是否可作为具有成本效果的筛查选项?
核心机制
AB-MRI和CEM通过提高筛查敏感性,实现更早的癌症检出,从而降低间期癌症发生率和乳腺癌死亡率;CEM的成本效果主要受其筛查敏感性和每次筛查成本影响。
主要证据
基于SimRisc Breast微观模拟模型,模拟10万名乳腺极度致密女性,验证结果显示大部分模拟结果的95%置信区间与DENSE试验观察数据重叠;与参考策略相比,单独CEM、单独AB-MRI和补充性CEM的ACER为每LYG 13,400-19,600欧元,低于支付意愿阈值;增量分析显示单独CEM最优(ICER为每LYG 13,400欧元)。
研究意义
本研究为乳腺极度致密女性的筛查策略选择提供了成本效果证据,提示CEM可能是最具成本效果的策略,但作者明确指出这些结果依赖于模型假设和现有诊断性能数据,需大型前瞻性临床研究确认后方可广泛应用于常规筛查实践。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

模型构建与参数更新

建立适用于乳腺极度致密女性的微观模拟模型

应用SimRisc Breast模型,更新肿瘤发病、乳腺密度分布、辐射剂量、DM/FP-MRI/AB-MRI/CEM检测性能及成本等参数

2

模型验证

验证SimRisc Breast模型能否重现DENSE试验的观察结果

将模拟的筛查检出癌症数、假阳性数和间期癌症数与DENSE试验观察数据的95%泊松置信区间进行比较

3

筛查策略模拟与成本效果分析

评估不同筛查策略的长期收益、危害和成本效果

模拟六种筛查策略,计算ACER和ICER,应用支付意愿阈值判断成本效果

4

敏感性分析与情景分析

识别影响成本效果结论的关键参数并评估不确定性

对最优策略进行单变量敏感性分析、情景分析和阈值分析

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
模型构建与参数设置
肿瘤发病模型参数:终身风险24.7%、平均发病年龄67.6岁、肿瘤体积倍增时间(<50岁:80天;50-70岁:157天;>70岁:188天);乳腺密度分布:50-60岁BI-RADS d类为1;60-70岁c类0.69、d类0.31;>70岁b类0.15、c类0.62、d类0.23
阅读提示:Methods 2.2节及Table 1
检测性能参数
DM敏感性参数(BI-RADS d类m=0.83)、DM特异性95.5%;FP-MRI敏感性95.2%、特异性92.0%;AB-MRI敏感性95.7%、特异性86.7%;CEM敏感性85.7%、特异性85.9%
阅读提示:Methods 2.2.4节及Table 1
筛查策略设计
所有策略从50岁开始以DM进行初始筛查;若乳腺密度从d类降至c类则转为每两年DM;补充性策略中先进行DM,若显示密度降低则取消补充检查;筛查年龄范围50-74岁
阅读提示:Methods 2.4节及Fig. 1
成本效果分析参数
成本和LYG折现率3%;支付意愿阈值每LYG 20,000欧元;模拟女性数量100,000;重复次数10次;筛查成本:DM每筛查81欧元、FP-MRI每筛查334欧元、AB-MRI每筛查223欧元、CEM每筛查162欧元
阅读提示:Methods 2.3节、2.5节及Table 1
敏感性分析设计
单变量敏感性分析参数调整至95%置信区间上下限;筛查成本变化±25%;参与率从100%调整至65.3%;CEM敏感性阈值分析
阅读提示:Methods 2.6节及Fig. 2