Послеоперационная пневмония (ПОП) — частое осложнение хирургического лечения рака легкого. Опубликовано множество моделей прогнозирования этого риска, однако их качество и предсказательная способность остаются неясными. Авторы провели систематический поиск в девяти базах данных (CNKI, Wanfang, VIP, SinoMed, PubMed, Embase, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science) по исследованиям моделей прогнозирования ПОП у пациентов с раком легкого. Оценка риска систематической ошибки проводилась с использованием инструмента PROBAST, метаанализ — в STATA 17.0.

В анализ вошли 26 моделей прогнозирования из 20 исследований. Преимущественно использовалась логистическая регрессия, в двух работах — методы машинного обучения. Наиболее частыми предикторами были возраст, длительность операции, курение, сахарный диабет, предоперационная функция легких, хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) и стадия TNM. Все исследования продемонстрировали высокий риск систематической ошибки, главным образом из-за неадекватных источников данных и субоптимальной отчетности в разделе анализа. В 16 исследованиях также выявлены проблемы применимости, связанные с отбором участников из специфических подгрупп больных раком легкого.

Объединенная площадь под ROC-кривой (pooled AUC) составила 0.89 (95% CI: 0.87–0.91), что указывает на хорошую дискриминационную способность. Однако авторы подчеркивают, что клиническая применимость существующих моделей ограничена высоким риском систематической ошибки, который может приводить к переоценке их дискриминационной способности. Для практического использования необходимы более надежные модели, основанные на больших выборках, строгом дизайне и многоцентровой внешней валидации.