肺结节是胸部计算机断层扫描扫描的常见偶然发现，对这些结节的调查和监视对临床团队来说是一项重要的工作量。计算机断层扫描使用的持续增加以及对肺癌 计算机断层扫描筛查的可能采用预计会增加未来几年检测到的结节数量。
　　 已经开发了几种使用临床和放射学标准的定量预测模型，以帮助临床医生区分恶性结节和良性结节。三种模式包括临床和计算机断层扫描结节特性与第四模型另外装有氟氟脱氧对正电子发射断层扫描 - 计算机断层扫描的亲合力。
　　 在任何研究中都没有经过外部验证，这些模型都没有在英国人群中得到验证。因此，本研究的目的是比较这些模型在英国教学医院招募的患者群体中的表现。
　　 在使用临床预测模型评估风险之前，临床医生应确定模型在其患者群体中是有效的。在患病恶性肿瘤很可能与改变人口当地居民，并通过地理有关的患病率的肉芽肿性疾病。这些模型的招聘方法不同; 在玛雅研究中，患者被纳入胸部X线检查结节的基础上而Brock模型来源于接受计算机断层扫描筛查的患者群体。此外，导出模型的群体受到各种排除标准的限制，这可能限制普遍性。所有与会者都包含在布洛克分析经历了计算机断层扫描筛查肺癌的癌症，因此是吸烟者或曾经吸烟者。Brock和玛雅模型均排除了既往肺癌患者，玛雅也排除了前5年内有胸外癌史的患者。在临床实践中出现结节的患者通常会摔倒 在这些标准之外，临床医生和患者仍然需要有关恶性风险的指导，以便为调查和管理决策提供信息。
　　 在常规临床实践中检测到的结节队列中，玛雅模型的表现明显优于退伍军人协会模型。对于那些用氟氟脱氧 正电子发射断层扫描 - 计算机断层扫描评估的患者扫描时，Herder评分在队列中具有最高准确度，并且与初始报告几乎相同。
　　 在人群中的出色表现说明了氟氟脱氧正电子发射断层扫描 - 计算机断层扫描在区分良性和恶性结节方面的巨大效用。与其衍生队列相比，玛雅模型在队列中的优越性能是一个有趣的发现。一种可能的解释涉及用于招募患者的两种研究的方法的差异。玛雅研究根据胸部线片上可见的肺结节确定患者，而队列是通过计算机断层扫描确定的因此，可能包括更大比例的较小结节。亚厘米结节具有低恶性率，由玛雅模型准确预测，因此由于真阴性结果的增加，小结节比例的增加将倾向于改善模型性能。
　　 正如预期的那样，当分析扩展到整个结节群时，每个模型的准确性降低。四种模型的衍生群体中恶性结节的患病率差异很大。这里描述的验证人群中恶性结节的发生率为41%。因此，人群中模型的准确性并不能简单地反映模型衍生群体中恶性肿瘤的患病率与自己的匹配程度，因为退伍军人协会模型表现最差。
　　 研究有一些局限性。首先，它是在一个中心进行的，并且具有回顾性。其次，通过肺癌肿瘤多学科综合治疗协作和指定的结节随访诊所确定患者。然而，一些肺结节患者可能在机构内的其他诊所进行管理，这些服务中的任何一种都可能存在偏倚总之，玛雅模型在表征常规临床实践中检测到的结节的恶性概率方面表现良好。研究证实，即使在不受相应模型的纳入标准限制的队列中使用，这些模型也表现良好。如果患者接受正电子发射断层扫描 - 计算机断层扫描进行结节评估，预测工具包含有关结节氟氟脱氧 亲合力的信息在患者队列中具有最高的准确性。未来的研究应该寻求在前瞻性收集的系列中验证这些模型。