上海地区非体力劳动者肺结节检出情况及其危险因素探讨

Exploration of the detection status and risk factors of pulmonary nodules in non-manual laborers in Shanghai area

摘要

目的 ​​探究上海地区非体力劳动者肺结节检出情况及相关危险因素，为该人群的肺癌早期防控策略提供科学依据。​ 方法 ​​采用回顾性队列研究设计，纳入2023年1—12月在上海市保健医疗中心健康体检的19 572例上海地区非体力劳动者。分析不同性别、年龄分层人群的肺结节检出率差异。根据是否检出肺结节，将研究对象分为有结节组和无结节组。比较两组在人口学特征、体格检查、部分实验室指标及既往病史方面的差异，并构建相关的预测模型。​ 结果 该人群肺结节总体检出率为85.89%（16 811/19 572），且检出率随年龄增长呈上升趋势。不同性别间的肺结节检出率差异无统计学意义。单因素分析显示，两组在年龄、收缩压、总蛋白、白蛋白、空腹血糖、尿素氮、腰臀比、动脉硬化史、高血压史、肿瘤史、肺气肿史、吸烟史及幽门螺杆菌感染史方面存在显著差异（P均<0.05）。而BMI、心率、舒张压、球蛋白、A/G、甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、肌酐、尿酸以及性别、肺间质病变史、脂肪肝史的差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析显示，年龄、高腰臀比、肿瘤史、吸烟史、动脉硬化史、高血压史、幽门螺杆菌感染史为肺结节的独立危险因素。基于上述危险因素构建的预测模型的区分效能有限（AUC=0.682，95%CI：0.648~0.717）。​ 结论 上海地区非体力劳动者肺结节检出率高，其发生受多种危险因素影响；基于上述因素构建的风险预测模型判别能力有限，仍需进一步优化。

Abstract

Objective To investigate the detection rate of pulmonary nodules and related risk factors among non-manual workers in Shanghai， so as to provide a scientific basis for the early prevention and control of lung cancer in this population. Methods A retrospective cohort study design was employed， enrolling 19 572 non-manual workers from the Shanghai region who underwent health examinations in Shanghai Health and Medical Center from Jan to Dec 2023. The differences in the detection rates of pulmonary nodules among populations stratified by gender and age were analyzed. Based on the presence or absence of pulmonary nodules， the participants were divided into a group with nodules and a group without nodules. Demographic characteristics， physical examination findings， selected laboratory indicators， and past medical history were compared between the two groups， and a predictive model was constructed accordingly. Results The overall detection rate of pulmonary nodules in this population was 85.89% （16 811/19 572）， and the detection rate increased with age. There was no statistically significant difference in the detection rates of pulmonary nodules between genders.Univariate analysis showed that there were significant differences between the two groups in age， systolic blood pressure， total protein， albumin， fasting blood glucose， blood urea nitrogen， waist-hip ratio， history of arteriosclerosis， history of hypertension， history of tumor， history of pulmonary emphysema， history of smoking， and history of Helicobacter pylori infection （P<0.05）. However， there were no significant differences in BMI， heart rate， diastolic blood pressure， globulin， A/G， triglyceride， total cholesterol， low-density lipoprotein cholesterol，high-density lipoprotein cholesterol， creatinine， uric acid， as well as gender， history of interstitial lung disease and history of fatty liver. Multivariate logistic regression analysis identified age， high waist-to-hip ratio， history of tumors， smoking history， history of arteriosclerosis， history of hypertension， and history of Helicobacter pylori infection as independent risk factors for pulmonary nodules. The predictive model constructed based on these risk factors demonstrated limited discriminative ability （AUC=0.682， 95%CI： 0.648-0.717）. Conclusion The study population exhibited a high detection rate of pulmonary nodules， the occurrence of which was associated with multiple risk factors. The risk prediction model established using these factors demonstrated limited discriminative performance and thus requires further refinement.

Graphical abstract

关键词

肺结节 / 非体力劳动者 / 危险因素 / 检出率 / 幽门螺杆菌

Key words

pulmonary nodule / non-manual worker / risk factor / detection rate / Helicobacter pylori

上海市加强公共卫生体系建设三年行动计划（2023—2025）（GWVI-11.1-28）；上海市保健医疗中心第十一届院级课题（2024009）

近年来，随着公众健康认知水平的显著提升及低剂量CT技术的广泛推广，肺结节的检出率呈现明显的上升趋势，相关问题已成为全球范围内重点关注的问题^［1］。肺结节是指影像学表现为直径<30 mm的类圆形或不规则形的病灶，较肺实质密度增高的实性或亚实性阴影，可为单发或多发，同时不存在肺不张、肺门淋巴结肿大和胸腔积液等伴随征象^［2］。根据肺结节密度的不同，可将其划分为实性结节与亚实性结节，其中亚实性结节包含了纯磨玻璃结节和混合磨玻璃结节两类。而其中部分肺结节可能会发展为肺癌，这让肺结节的早期筛查、诊断和处理变得非常重要。

非体力劳动者主要是指从事脑力劳动的人员，涵盖律师、管理人员及从事医务、教学、研究等领域专业人员。随着社会经济的快速发展和产业结构的持续优化升级，劳动力市场中非体力劳动者的占比不断增加，在部分发达国家，该人群规模超过了体力劳动者群体。两类劳动工作者在工作特征方面存在着明显的差异：非体力劳动者大多在室内工作，普遍具有长时间久坐、缺乏足够的体力活动、工作压力和精神高度紧张及生活作息不规律等特点^［3］。值得重视的是，部分工作环境还存在着潜在的有害因素，包括装修材料散发出有害物质、电子设备长时间使用产生的辐射等^［4］。这些工作和生活特点使得非体力劳动者面临着独特的健康风险。当前国内外对非体力劳动者肺结节的研究仍存在一些不足，且缺乏系统有效的健康管理方案，难以满足该人群对肺结节防治的实际需求。本研究选取的研究对象是上海各区不同单位的非体力劳动者，主要包括公务员、教师、医生、企业管理人员等，具有一定的代表性。通过分析上海地区非体力劳动者肺结节检出状况并探讨相关危险因素，旨在为该特定人群的肺结节防治工作提供科学参考。

资 料 和 方 法

一般资料

选取2023年1—12月在上海市保健医疗中心进行体检的非体力劳动者为调查对象。纳入标准：（1）年龄≥30岁；（2）有完整的临床检查资料；（3）肺结节最大直径<30 mm；（4）入院时已签署知情同意书；（5）来自上海不同区域且居住时间超过10年以上。排除标准：（1）检查时体外有异物者；（2）屏气配合欠佳出现伪影者；（3）多发肺结节证实为肺内转移。按照纳排标准共入选19 572名人员，其中男性11 460例（58.55%），女性8 112例（41.45%），年龄30~89岁，平均年龄（48.54±10.75）岁。本研究经上海市保健医疗中心伦理委员会审核批准（批准号：LLSC2024027）。

图像采集

采用GE256排、西门子双源和联影320排螺旋CT机进行扫描。依据不同BMI，在一定范围内对扫描条件予以恰当调整。针对BMI≤30 kg/m² 的受检者，管电压设定在100~120 kVp，管电流不高于40 mAs，总剂量控制在0.2 mSv以内；对于BMI>30 kg/m²、体型较大的受检者，管电压设定为120 kVp，管电流不超过60 mAs，总剂量限定在0.5 mSv以内。要求患者在吸气末一次屏气完成检查，扫描范围从肺尖至肋膈角。针对所获取的图像，实施层厚为0.625~1.250 mm 的薄层重建，矩阵512×512，以便于开展计算机辅助检测及容积分析。对于部分结节，运用多平面重组（multiplanar reformation，MPR）、最大密度投影（maximum intensity projection，MIP）、曲面图像重组（curved planar reformation，CPR）等技术执行图像后处理^［5］。

肺结节分类标准

采用计算机肺结节辅助诊断系统（上海浩华科技有限公司），利用深度学习技术对收集的病历资料进行处理，建立肺结节诊断模型。肺结节依据美国放射学会制定的标准化系统（Lung-RADS 2022）分级^［6］。0类：需要更多的影像资料来完成评估。1类：无结节，或结节完全钙化、含脂肪（如错构瘤）等明确良性表现。2类：实性结节<6 mm，或新发结节<4 mm；部分实性结节总直径<6 mm；非实性结节<20 mm且长期稳定。3类：实性结节6~8 mm，或新发4~6 mm结节；部分实性结节实性成分<5 mm；新发或较大的磨玻璃结节（≥20 mm）。4A类：实性结节8~15 mm，或部分实性结节实性成分6~8 mm。4B类：实性结节≥15 mm，或部分实性结节实性成分≥8 mm。5类：病理确诊为肺癌，或影像学明确恶性征象。本研究中，5类数量较少，合并在4类进行统计。由两位具备丰富经验（主治医师及以上职称）的影像科医师对人工智能系统的检查结果进行确认，并通过协商达成一致意见。

相关指标

主要涵盖临床资料、体格检查、影像资料以及实验室指标。初诊医师负责收集一般人口学特征及相关病史，具体包括年龄、性别、是否吸烟、肿瘤史、高血压、肺气肿以及幽门螺杆菌感染史等信息，并将其录入医院信息系统。体格检查遵循WHO推荐的方法进行。实验室指标检测方面，在空腹12 h后采集静脉血标本，采用全自动生化分析仪统一检测。

相关定义 （1）动脉硬化^［7］：经过超声测量颈动脉内-中膜厚度（intima-media thickness，IMT）≥1.0 mm或分叉处IMT≥1.2 mm为内-中膜增厚，表示动脉粥样硬化早期；当IMT局限性≥1.5 mm，为动脉粥样硬化斑块形成。（2）肺气肿^［8］：通过CT征象来诊断，①肺气肿过度充气，CT表现为低密度影；②CT值减低，周围血管变细、稀疏；③肺门血管增粗、增大；④双侧肺纹理减低，有时可见多发肺大泡。（3）肺间质病变^［9］：通过CT征象来诊断，胸膜下线、网格状改变、蜂窝征、气管血管束异常、牵拉性支气管扩张、磨玻璃密度影、铺路石征、不规则条状影、微小结节。（4）吸烟^［10］：指吸烟量≥1支/天，且连续吸烟≥6个月。（5）高血压^［11］：符合以下任意一个标准即可，①已确诊为高血压，②收缩压≥140 mmHg或舒张压≥90 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa，下同）。（6）脂肪肝诊断标准^［12］：在正常肝脏，肝的CT密度应大于同一层面脾的CT密度。当肝脏密度降低，肝/脾CT比值<1时，即可诊断为脂肪肝。（7）幽门螺杆菌感染阳性^［13］：¹³C尿素呼气试验，检测值≥4为阳性。

研究分组

将受检者分为30~39岁、40~49岁、50~59岁、≥60岁组，以分析不同性别肺结节在不同年龄组之间检出率的差异；根据有无肺结节，将受检者分为有结节组（n=16 811）和无结节组（n=2 761）。

统计学分析

采用SPSS 25.0统计软件进行数据分析。对于符合正态分布的连续变量，采用x±s进行描述，并通过独立样本t检验比较组间差异；对于不符合正态分布的连续变量，则采用M（P₂₅，P₇₅）进行描述，并采用Mann-Whitney U检验比较组间差异。分类变量以n（%）表示，组间比较采用χ²检验。首先通过单因素分析筛选出与肺结节显著相关的危险因素，继而采用多因素Logistic回归分析确定独立危险因素。最后，通过ROC曲线评估各指标对肺结节的预测效能，以AUC表示。P<0.05为差异具有统计学意义。

结 果

研究人群肺结节分级

在不同性别群体中，男性各分级占比普遍高于女性群体。具体来看，在筛查阴性者中，女性0类占比最低，仅为0.17%；而在男性中2类占比最高，达到44.12%。在筛查阳性者中的3类肺结节，男性有960例（4.9%），女性有385例（1.97%）；对于4/5类肺结节，男性259例，占比1.32%，女性176例，占比0.91%，详见表1。

研究人群肺结节检出状况

研究人群肺结节总检出率为85.89%（16 811/19 572），且检出率随年龄增长呈显著上升趋势：30~39岁组为78.33%（3 557/4 541），40~49岁组为84.29%（4 902/5 815），50~59岁组为89.47%（5 811/6 495），≥60岁检出率最高，达93.38%（2 541/2 721）。在性别差异方面，男性肺结节总检出率为85.98%（9 854/11 460），女性为85.76%（6 957/8 112），差异无统计学意义（χ²=0.197，P=0.657）；进一步按年龄分层比较显示，各年龄组差异均无统计学意义，详见表2。

研究人群肺结节相关因素的单因素分析

对有肺结节者与无肺结节者的指标进行单因素分析比较显示，在年龄、收缩压、总蛋白、白蛋白、空腹血糖、尿素氮、腰臀比、动脉硬化史、高血压史、肿瘤史、肺气肿、吸烟史及幽门螺杆菌感染史等方面存在统计学上的显著差异（P<0.05）。然而，BMI、心率、舒张压、球蛋白、白球比、甘油三酯、胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、肌酐、尿酸水平以及性别、肺间质病变、脂肪肝等方面的差异无显著统计学意义，详见表3。

研究人群肺结节相关因素的多因素分析

以受检者是否患有肺结节为因变量（赋值：有=1，无=0），将单因素分析中具有显著统计学意义的变量纳入二元Logistic回归模型进行分析，具体变量分类及赋值如下，（1）连续变量（赋值：实测值）：年龄、腰臀比、收缩压、总蛋白、白蛋白、空腹血糖、尿素氮等；（2）二分类变量（赋值：有=1，无=0）：动脉硬化、高血压史、肿瘤史、肺气肿、吸烟史、幽门螺杆菌感染史等。研究结果显示，传统因素如年龄、肿瘤史、吸烟史是肺结节的独立危险因素；此外，动脉硬化、高腰臀比、高血压史、幽门螺杆菌感染史与肺结节呈正相关；而收缩压、肺气肿、总蛋白、白蛋白、空腹血糖与肺结节不相关，见表4。

各项危险指标对研究人群肺结节的预测价值

为评估上述因素的预测效能，本研究构建多因素联合预测模型，并采用ROC曲线进行验证。结果显示，（1）模型整体效能：AUC为0.682（95%CI： 0.648~0.717），提示模型对肺结节患病风险的区分能力欠佳（AUC<0.7）；（2）单项指标效能：年龄的预测价值相对较高（AUC=0.626），其余指标预测效能较为有限，详见表5、图1。

讨 论

Lung-RADS分级可对肺结节的大小、形态、生长特征等进行量化评估，减少不同医师之间的主观差异，提高诊断的准确性和一致性。不仅可以提高筛查效率，制定针对性的随访策略，还可以优化筛查资源分配，实现精准管理。本研究以在单中心体检的上海地区非体力劳动者为研究对象，系统分析了其肺结节的检出情况及相关危险因素。研究结果表明，该人群肺结节的总检出率为85.89%（男性85.98%，女性85.76%），性别差异无统计学意义，Lung-RADS分级4/5类总数高达435人，检出率为2.23%。荷兰一项针对45岁以上人群（n=12 055）的调查结果显示，肺结节的检出率为41.8%^［14］。河北省针对公务员群体（n=50 039）的研究报告检出率为88.48%^［15］。本研究的检出率远高于国内外同类相关报道^［16］，检出率的差异可能源于以下几个原因：（1）检测方式和技术的差异（如扫描参数、分辨率等）；（2）研究对象特征差异，本研究聚焦于办公室职员、服务业人员等非体力劳动者，其生活方式及遗传可能增加患肺部疾病的风险；（3）人工智能系统和Lung-RADS分级的应用显著提高了结节的检出和分类效能。

肺结节的形成是多种因素共同作用的结果，其危险因素已在既往研究中得到证实。本研究明确了非体力劳动者发生肺结节的若干独立危险因素，包括年龄、吸烟、肿瘤病史等。（1）年龄：一项荟萃分析指出，年龄≥50岁人群的肺结节检出率显著高于年轻群体，且随着年龄增长检出率呈上升趋势。其潜在机制可能涉及多重病理生理过程，例如：肺部组织对致癌物质的敏感性增加、细胞修复能力减弱、代谢异常及肺功能下降等^［17］。（2）吸烟：其机制可能是香烟中的尼古丁、焦油等物质直接损害肺组织细胞，导致脂质过氧化以及蛋白质功能失调，引发免疫功能紊乱，形成慢性炎症微环境，进而促使肺结节的发生^［18］。Gould等^［19］通过对12 000例受检者的长期随访研究证实，吸烟者肺结节的发生率较非吸烟者显著增高2.8倍（95%CI：2.1~3.6），明确吸烟是结节的独立危险因素，且与其恶性转化风险呈正相关（HR=1.67，P<0.01）。（3）肿瘤病史：具有肿瘤史（包括肺癌或其他恶性肿瘤）的非体力劳动者，检出肺结节的风险性更高。卢炫庄等^［20］针对广州市女性的肺癌筛查研究进一步证实，个人肿瘤史使肺癌发病风险增加了近1.8倍（95%CI：1.3~2.5）。这一现象可能与遗传易感性、既往肿瘤治疗（放疗和化疗）导致机体长期的免疫抑制状态或DNA损伤等有关^［21］。该研究结果提示，需将非体力劳动者中的肿瘤幸存者纳入肺结节长期随访监测体系。

此外，本研究进一步发现动脉硬化、腰臀比异常、高血压、幽门螺杆菌感染也与该人群肺结节发病风险呈显著正相关。现有证据表明，上述因素均不具备保护作用，反而可能直接或间接促进肺结节的发生发展。具体机制分析如下，（1）动脉硬化^［22］：尽管其本身并非肺结节的直接致病因素，但二者可能存在共同的病理生理学基础，主要包括长期环境暴露（如空气污染）、系统慢性炎症或代谢综合征等，这些因素共同影响肺组织微环境，最终促进结节形成。（2）腰臀比异常（向心性肥胖的临床指标）^［23］：较高的腰臀比提示腹型肥胖，其特点是腹部内脏脂肪过度堆积。这类脂肪组织能分泌多种生物活性物质，如瘦素、脂联素等脂肪因子以及促炎细胞因子。这些活性物质可通过多种途径参与结节形成。虽然现有研究提示腰臀比与肺结节的大小、数量存在关联性，但目前的结论尚存在争议，需要更多高质量的研究加以验证。（3）高血压：在长期病理状态下，高血压可导致肺血管硬化和微循环障碍，进而引发肺组织慢性缺氧、炎症反应及纤维化修复过程，这些病理改变构成了肺结节发生的促进因素。这一推论得到了临床研究的支持。如李冬霞等^［24］对10 277例健康体检者的横断面研究发现，肺结节组中有高血压史者的比例显著高于无结节组（P<0.05），提示二者存在明确的相关性。（3）幽门螺杆菌感染：可能引发系统性炎症反应，导致循环炎症因子水平升高，进而影响肺结节的发生与发展。曹洪丽等^［25］对1 168例体检者的研究显示，肺结节组幽门螺杆菌阳性率显著高于无结节组（P<0.05）；进一步Logistic回归分析证实幽门螺杆菌感染是肺结节的独立危险因素，并且与结节的大小、数量等临床特征存在显著相关性。

本研究采用ROC曲线分析评估了上述独立危险因素对非体力劳动者肺结节风险的预测价值。结果显示，各个指标的预测效能相对有限。然而，这些指标操作简便，若能与影像学检查相结合，或可为非体力劳动者肺结节筛查提供重要的临床参考依据。

本文存在以下局限性：首先，未能纳入本地区体力劳动者有关的数据进行对比分析，可能会影响结论的外推性。其次，职业暴露的量化评估存在一定技术难度。再次，部分研究数据收集不够全面，可能导致结果存在潜在选择或信息偏倚。最后，由于使用AI联合人工阅片相结合，该人群的肺结节检出率相对较高；无结节组的人相对偏少，可能会对统计结果有所影响。建议根据非体力劳动者自身特点，积极开展肺结节相关的健康科普知识宣传，加强个人健康管理，推动该人群肺结节的防治工作。

综上所述，参加本中心体检的上海地区非体力劳动者的肺结节检出率显著偏高，发病与多因素交互作用相关。应针对该人群加强健康科普与管理，为其防治工作提供支撑，同时，未来仍需开展专项队列研究，系统评估相关因素的具体影响。

参考文献

[1] CHOI HK， MAZZONE PJ.Lung cancer screening［J］.Med Clin North Am，2022，106（6）：1041-1053.

[2] 李东航，吴江宇，焦鹏，等.肺结节的筛查与随访［J］.中华全科医师杂志，2024，23（11）：1138-1145.

[3] BATISTA A， MOURA N， SARMENTO M，et al.Functional evaluation after cortical button fixation for distal biceps ruptures-is there any difference between manual or non-manual workers？［J］.Rev Esp Cir Ortop Traumatol，2025：S1888-4415（25）00041-4.

[4] 廖立宏，郭宏宇，郭舜，等.吉林省城镇非体力劳动者身体成分现状的研究［J］.当代体育科技，2022，12（20）：80-83.

[5] 范亚光，周清华，乔友林，等.中国肺癌低剂量CT筛查指南（2023年版）［J］.中国肺癌杂志，2023，26（1）：1-9.

[6] CHRISTENSEN J， PROSPER AE，WUCC，et al.ACR Lung-RADS v2022：assessment categories and management recommendations［J］.Chest，2024，165（3）：738-753.

[7] 李艳，任俊红.超声诊断颈动脉粥样硬化斑块的方法和规范化应用［J］.中华全科医师杂志，2022，21（2）：105-108.

[8] ANGELINI ED， YANG J，BALTEPP，et al.Pulmonary emphysema subtypes defined by unsupervised machine learning on CT scans［J］.Thorax，2023，78（11）：1067-1079.

[9] BRIXEY AG，OH AS， ALSAMARRAIE A，et al.Pictorial review of fibrotic interstitial lung disease on high-resolution ct scan and updated classification［J］.Chest，2024，165（4）：908-923.

[10] GRIEB D， SCHLUNZ-HENDANN M，BRINJIKJIW，et al.Mechanical thrombectomy of M2 occlusions with distal access catheters using ADAPT［J］.J Neuroradiol，2019，46（4）：231-237.

[11] 中国高血压防治指南修订委员会，高血压联盟（中国，中国医疗保健国际交流促进会高血压病学分会，等.中国高血压防治指南（2024年修订版）［J］.中华高血压杂志（中英文），2024，32（7）：603-700.

[12] 李蒙，张丽，张泽伟，等.胸部低剂量CT肺癌筛查在检出其他常见慢性非传染性疾病的价值［J］.中华放射学杂志，2022，56（2）：217-220.

[13] 中华医学会消化病学分会幽门螺杆菌学组.2022中国幽门螺杆菌感染治疗指南［J］.胃肠病学，2022，27（3）：150-162.

[14] CAI J， VONDER M， DU Y，et al.Who is at risk of lung nodules on low-dose CT in a Western country？A population-based approach［J］.Eur Respir J，2024，63（6）：2301736.

[15] PAN XY， WANG SQ， JIA BY，et al.Epidemiological characterisation of chronic diseases among civil servants in Hebei Province，China：a cross-sectional real-world study of approximately 50 000 adults［J］.Risk Manag Healthc Policy，2024，17：1301-1313.

[16] LANCASTER HL， HEUVELMANS MA， OUDKERK M.Low-dose computed tomography lung cancer screening：Clinical evidence and implementation research［J］.J Intern Med，2022，292（1）：68-80.

[17] LANGAN RC， GOODBRED AJ.Pulmonary nodules：common questions and answers［J］.Am Fam Physician，2023，107（3）：282-291.

[18] CHEN D， YANG L， ZHANG W，et al.Prevalence and management of pulmonary nodules：a systematic review and meta-analysis［J］.J Thorac Dis，2024，16（7）：4619-4632.

[19] LI C， WANG H， JIANG Y，et al.Advances in lung cancer screening and early detection［J］.Cancer Biol Med，2022，19（5）：591-608.

[20] 卢炫庄，邱秋霞，杨春玉，等.广州女性低剂量CT肺癌筛查结果及高危因素探索［J］.中国肺癌杂志，2024，27（5）：345-358.

[21] 娄宁，牛亦睿，杨芳，等.肺转移性肿瘤的临床病理分析［J］.中华病理学杂志，2021，50（9）：1039-1044.

[22] KUANG X， WANG Y， LIU S，et al.Tongxinluo enhances the effect of atorvastatin on the treatment of atherosclerosis with chronic obstructive pulmonary disease by maintaining the pulmonary microvascular barrier［J］.Food Sci Nut，2023，11（1）：390-407.

[23] LEITER A， VELUSWAMY RR， WISNIVESKY JP.The global burden of lung cancer：current status and future trends［J］.Nat Rev Clin Oncol，2023，20（9）：624-639.

[24] 李冬霞，卫文婷，韩桂玲，等.北京市某三甲医院体检人群肺结节检出情况及其影响因素分析［J］.实用心脑肺血管病杂志，2022，30（12）：23-28.

[25] 曹洪丽，于盼盼，刘自金，等.幽门螺旋杆菌感染与肺结节及其危险因素相关性分析研究［J］.解放军预防医学杂，2021，39（1）：84-86.