这篇文档的作者是Peter J. Mazzone, MD, MPH和Louis Lam, MD，他们分别来自克利夫兰诊所呼吸研究所。该文档于2022年1月18日发表在《JAMA》期刊上，题目为“Evaluating the Patient with a Pulmonary Nodule: A Review”。文档的主题是关于肺结节（pulmonary nodule）的评估和管理，特别是针对单个主导性肺结节（dominant pulmonary nodule）的诊断和治疗策略。
文档首先介绍了肺结节的定义和流行病学背景。肺结节是指直径小于3厘米、完全被肺组织包围的局灶性放射学密度影。每年在美国约有160万人被诊断出肺结节，约30%的胸部CT（computed tomography）图像中可检测到肺结节。超过50%的肺结节患者有多个结节。文档强调，理想的评估应加速恶性结节的治疗，同时减少对良性结节的过度检测。
文档的主要观点包括以下几个方面：
肺结节的分类和恶性概率：文档详细介绍了肺结节的分类，包括小实体结节（毫米）、大实体结节（≥8毫米）和亚实体结节（subsolid nodules）。亚实体结节进一步分为纯磨玻璃结节（ground-glass nodules）和部分实性结节（part-solid nodules）。文档指出，所有小于6毫米的结节恶性概率低于1%，6至8毫米的结节恶性概率为1%至2%。对于6至8毫米的结节，建议根据患者风险因素和影像特征在6至12个月内进行复查CT。
肺结节的评估和管理策略：文档详细讨论了肺结节的评估方法，包括影像学监测、PET-CT（positron emission tomography–computed tomography）成像、非手术活检（如支气管镜或经胸针吸活检）和手术切除。对于8毫米或更大的实体结节，评估应基于恶性概率的估计、患者合并症（如慢性阻塞性肺病和冠状动脉疾病）以及患者偏好。文档还提到，部分实性结节的管理应根据其实性成分的大小进行，较大的实性成分与较高的恶性风险相关。
肺结节的流行病学和风险因素：文档指出，约95%的肺结节是良性的，最常见的是肉芽肿或肺内淋巴结。肺结节的发病率随着年龄增长而增加，且在女性中略高于男性。文档还提到，肺结节的检出率在已知恶性肿瘤患者中特别高，达到75%。其他与肺结节高风险相关的因素包括硬岩采矿史、白种人、居住在俄亥俄河谷等组织胞浆菌病流行地区、农场工作史和慢性阻塞性肺病史。
肺结节的影像学特征和诊断：文档强调，影像学特征应仔细审查，CT图像应在轴位、冠状位和矢状位重建，以提供最详细的结节特征。良性钙化模式（如致密中央钙化、层状钙化、点状钙化或爆米花样钙化）可以避免后续影像学检查。文档还提到，周围裂隙结节（perifissural nodule）最可能是淋巴结，不需要后续CT监测。卫星结节（satellite nodules）可能提示肉芽肿性感染，而脂肪密度结节可能提示错构瘤（hamartoma）。
肺结节的管理指南：文档介绍了多个学会发布的肺结节管理指南，包括美国胸科医师学会（American College of Chest Physicians）、Fleischner学会（Fleischner Society）和Lung-RADS（Lung Imaging Reporting and Data System）指南。这些指南根据结节的恶性概率、测试的安全性和患者偏好，提供了不同的管理建议。文档指出，指南建议的依从性在临床实践中可能不理想，部分原因是放射科医生的不当指导、患者在多个机构接受护理以及结节在住院或术前检查中被发现。
多学科肺结节诊所和共享决策：文档提到，多学科肺结节专科诊所（multidisciplinary pulmonary nodule specialty clinics）在某些地区可用，这些诊所由肺科医生、胸外科医生和放射科医生组成的多学科团队管理肺结节患者。文档还强调，共享决策（shared decision-making）在肺结节管理中非常重要，患者通常希望在结节管理中发挥积极作用，但只有一半的临床医生报告与患者进行共享决策。
未来方向：文档指出，人工智能（artificial intelligence）和分子生物标志物（molecular biomarkers）在肺结节风险评估中的应用正在发展。大型影像数据集支持人工智能识别最可能恶性的肺结节，而血液、气道上皮和呼气中的生物标志物正在评估其临床效用。文档还提到，多学科护理项目和人口管理工具（population management tools）正在增加，这些项目可能提高临床医生对指南建议的依从性和患者对推荐管理的依从性。
文档的意义和价值在于，它全面回顾了肺结节的评估和管理策略，提供了基于最新证据的指南建议，并强调了多学科合作和共享决策在肺结节管理中的重要性。文档还为未来的研究方向提供了建议，特别是人工智能和生物标志物在肺结节风险评估中的应用。这些内容对临床医生、研究人员和患者都具有重要的参考价值。