プライマリ・ケアでの卵巣がん患者を見出すアルゴリズムが、英国・ノッティンガム大学プライマリ・ケア部門のJulia Hippisley-Cox氏らによって開発された。同アルゴリズムを用いることで、リスクが最も高い人を早期に発見し、検査受診に結びつける可能性が認められたという。BMJ誌2012年1月28日号（オンライン版2012年1月4日号）掲載報告より。
2年間の30～84歳女性の卵巣がん発症・診断を予測可能か、特定のリスク因子で検証
Hippisley-Cox氏らのアルゴリズムは、年齢、卵巣がんの家族歴、卵巣がん以外のがんの既往、BMI値、喫煙、飲酒、社会的階層、食欲不振、体重減少、腹痛、腹部膨満、直腸出血、閉経後出血、頻尿、下痢、便秘、疲労、貧血の有無や状態をリスク因子とするものであった。
アルゴリズムについて、開発のために、大規模プライマリ・ケアデータベースのQResearchに登録する英国およびウェールズの開業医375人からのデータを、および検証のために189人からのデータを得て構成したコホート集団について検討した。
被験者は、2000年1月1日～2010年9月30日の間に登録されていた30～84歳の女性で、基線では卵巣がんと診断されておらず、また食欲不振、体重減少、腹痛、腹部膨満、直腸出血、閉経後出血もなかった。対象者について、2年間での卵巣がん発症・診断を主要評価項目として、Cox比例ハザードモデルを用いて検討した。
予測能に優れる年腹部膨満、家族歴、腹痛、閉経後出血など独立予測リスク因子を特定
203万人・年のデータからなる開発コホート群での卵巣がん発症は976例であった。それらに対する独立予測因子は、年齢、卵巣がんの家族歴（リスクが9.8倍高い）、貧血（同2.3倍）、腹痛（同7倍）、腹部膨満（同23倍）、直腸出血（同2倍）、閉経後出血（同6.6倍）、食欲不振（同5.2倍）、体重減少（同2倍）であった。
検証解析の結果、リスク予測因子を用いることによる卵巣がんへの適時診断への変動値（R2統計値、高値ほど価値が高い）は57.6％だった。ROC統計値は0.84、D統計値は2.38だった。
最も高い予測リスクを有する女性の10％が、2年間の全卵巣がん患者の63％を占めていた。
以上を踏まえてHippisley-Cox氏は、「開発したアルゴリズムは、卵巣がんの最大リスク群を早期に検査受診へと誘導できる可能性を持っている。さらなる研究で、最適なアルゴリズム実施の時期、費用対効果、実施による健康アウトカムへの影響などを検討する必要がある」と結論している。
