Estratégias de intervenção precoce para câncer de pulmão

Este estudo usa um projeto de randomização de cluster para atribuir aleatoriamente centros de serviços de saúde comunitária em cinco distritos de Guangzhou (Liwan, Baiyun, Yuexiu, Huangpu e Zengcheng) ao grupo de intervenção. Um design histórico de autocomparação é empregado. As medidas de intervenção utilizam um modelo de empoderamento digital para a triagem de câncer de pulmão, que inclui os seguintes componentes: ① Plataforma de saúde digital: cada centro de saúde da rua e comunitário gerencia informações de residentes através do mini-programa de saúde pulmonar; System Sistema de leitura de modelos completos baseados em IA: Usando a tecnologia de inteligência artificial para ajudar na interpretação de imagens de CT; ③ Triagem de TC em baixa dose: A triagem de baixa dose é realizada em instituições de saúde primárias, e pacientes com nódulos pulmonares detectados são encaminhados a hospitais para exames posteriores. O método de amostragem utilizado é a probabilidade proporcional ao tamanho (PPS), com um tamanho de amostra esperado de 43.490. Os participantes concluirão o "Questionário de Saúde do Câncer de Spullino" para coletar fatores de confusão no nível individual. Os dados de triagem serão coletados através do mini-programa "fei'anxin", e os dados de diagnóstico serão fornecidos por hospitais designados e pelo primeiro hospital afiliado da Universidade Médica de Guangzhou. O desfecho primário do estudo é a proporção de câncer de pulmão em estágio inicial na população de triagem, definida como o número de casos de câncer de pulmão em estágio inicial divididos pelo número total de pessoas examinadas. Uma avaliação econômica da triagem de TC de câncer de pulmão também será realizada.