Estrategias de intervención temprana para el cáncer de pulmón

Este estudio utiliza un diseño de aleatorización de clúster para asignar al azar centros de servicios de salud comunitarios en cinco distritos de Guangzhou (Liwan, Baiyun, Yuexiu, Huangpu y Zengcheng) al grupo de intervención. Se emplea un diseño histórico de autocomparación. Las medidas de intervención utilizan un modelo de empoderamiento digital para la detección del cáncer de pulmón, que incluye los siguientes componentes: ① Plataforma de salud digital: cada centro de salud de la calle y la comunidad gestiona la información de los residentes a través del miniprograma de la salud pulmonar; ② Sistema de lectura de modelos de pulmón completo basado en AI: utilizando tecnología de inteligencia artificial para ayudar a interpretar imágenes CT; ③ Detección de CT de dosis bajas: la detección de TC de dosis bajas se realiza en las instituciones de atención médica primaria, y los pacientes con nódulos pulmonares detectados se remiten a los hospitales para un examen adicional. El método de muestreo utilizado es la probabilidad proporcional al tamaño (PPS), con un tamaño de muestra esperado de 43,490. Los participantes completarán el "Cuestionario de salud del cáncer de pulmón" para recopilar factores de confusión a nivel individual. Los datos de detección se recopilarán a través del miniprograma "Fei'anxin", y los datos de diagnóstico serán proporcionados por hospitales designados y el primer hospital afiliado de la Universidad de Medicina de Guangzhou. El resultado primario del estudio es la proporción de cáncer de pulmón en etapa temprana en la población de detección, definida como el número de casos de cáncer de pulmón en etapa temprana divididas por el número total de personas evaluadas. También se realizará una evaluación económica de la detección de TC de cáncer de pulmón.