数据源整合与协调
整合多源数据以估计吸烟暴露和人口分布。
整合2016–2020年BRFSS、2016–2020年ACS和CISNET-LWG SHG数据，使用Python 3.7脚本进行数据预处理和协调。
关于丁香通
公司信息
个人用户
企业机构
无忧采购 轻松科研
- 移动端
谁有资格接受肺癌筛查，他们又在哪里？全国亚人群肺癌筛查资格估计
Who is eligible for lung cancer screening, and where are they? National subpopulation estimates of people eligible for lung cancer screening
实验完整度
中整合BRFSS、ACS和SHG三类数据，进行横断面建模与模拟，无体内外功能验证。
主要模型
2016–2020年BRFSS调查数据 2016–2020年ACS人口普查区人口数据 CISNET-LWG吸烟史生成器（SHG）模拟数据
重点核对
模型使用2016–2020年BRFSS估计各州当前和曾经吸烟率 模型使用2016–2020年ACS获取人口普查区人口统计数据 模型使用CISNET-LWG SHG估计包-年吸烟史分布 对每个横断面人群和每个地理单元进行500次抽样模拟
摘要
背景：肺癌筛查服务的利用率低于20%。患者、提供者和医疗系统层面存在诸多障碍，导致 uptake 如此之低。肺癌筛查率持续偏低的一个原因是，在患者和人群层面识别谁有资格接受筛查具有挑战性，因为确定资格需要定量估计吸烟史（即20包-年的吸烟暴露）。这种包-年确定常常在临床文档中缺失，在大型健康调查数据中也不存在。方法：将吸烟史生成器整合到全国横断面调查中，以估计美国老年吸烟者的吸烟暴露强度和持续时间。本文呈现了亚州级层面有资格接受肺癌筛查的个体数量的全国估计。结果：开发了一个公开可用的数据集，使研究人员能够在人口普查区层面估计有资格接受肺癌筛查的人群。此外，这种方法允许按年龄、性别、种族/族裔群体以及当前或曾经吸烟状态探索和描述合格人群。结论：该数据集可以按地理位置（例如县、州）聚合，并按年龄范围、性别、种族/族裔和吸烟状态过滤，以估计有资格接受肺癌筛查的特定亚人群。该数据集将极大地增强未来项目化努力，以识别有资格接受肺癌筛查的个体并将资源导向他们。
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
- 如何以更小的地理区域和人口统计学特异性估计美国有资格接受肺癌筛查的人群？
- 核心机制
- 通过整合BRFSS吸烟率、ACS人口普查区人口数据和SHG包-年吸烟史分布，按年龄-性别-种族/族裔组合模拟吸烟暴露，并与20包-年阈值比较判定LCS资格。
- 主要证据
- 模拟估计美国50–80岁、至少20包-年吸烟史者约2640万人，其中1600万仍在吸烟，1000万曾经吸烟；白人为最大族裔群体（1960万），美国印第安/阿拉斯加原住民合格比例最高（34.21%）。
- 研究意义
- 提供具有更高空间分辨率的数据集，可用于规划LCS服务地点和能力，包括低剂量计算机断层扫描和戒烟资源，并指导针对特定地理区域或人群的资源分配。
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。
估计当前和曾经吸烟率
估计各州年龄-性别-种族/族裔组合的当前和曾经吸烟率。
使用BRFSS变量“_RFSMOK3”（当前）和“_SMOKER3”（曾经）计算吸烟率，并采用较大人口类别平均值近似横断面亚人群率。
整合人口普查数据
将吸烟率与人口普查区人口数据整合，预测各地理位置LCS资格人数。
使用五个大型种族类别和一个族裔分组，创建40个年龄-性别-种族/族裔组合，对齐BRFSS吸烟率类别，估计人口普查区当前和曾经吸烟者数量。
整合吸烟史生成器
为当前和曾经吸烟者分配包-年吸烟暴露估计。
假设正态分布，按横断面人群（如55–64岁黑人男性）的均值和标准差随机抽样，根据人口普查区居住人数进行抽样，并将值与20包-年阈值比较判定LCS资格。
数据存储与可视化
存储LCS资格估计数据并创建地图。
使用PostgreSQL存储数据，使用ArcPro 3.0.3查询数据库并创建描述全国和州级LCS合格人群的地图。
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。
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据预处理 | Python 3.7 | -- | -- |
| 数据存储 | PostgreSQL | -- | -- |
| 可视化 | ArcPro 3.0.3 | -- | -- |
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 |
|---|---|
| 数据源 | BRFSS年份：2016–2020；ACS年份：2016–2020；SHG来源：CISNET-LWG 阅读提示：Methods中Datasets小节 |
| 吸烟率估计 | 当前吸烟定义：一生≥100支且每天或某些天吸烟；曾经吸烟定义：一生≥100支且目前不吸烟；使用LASTSMK2计算戒烟时间，取戒烟≤10年 阅读提示：Methods中Creating cross-sectional subpopulation prevalence rates小节 |
| 人口数据整合 | 种族类别：American Indian or Alaska Native、Black、Pacific Islander、White、Hispanic；年龄组：45–54、55–64、65–74、75–84；45–54岁组均分，75–80岁组占60%，81–84岁组占40% 阅读提示：Methods中Integrating census data小节 |
| 吸烟史模拟 | 假设正态分布；每个横断面人群和地理单元模拟500次；阈值20包-年 阅读提示：Methods中Integrating Smoking History Generator小节 |