摘要
目的:建立可以预测国人经直肠超声引导下重复穿刺活检阳性的数学模型。方法:170例在首次穿刺活检诊断为前列腺良性病变的患者行重复穿刺。记录并分析患者的年龄、前列腺体积、血清PSA、游离PSA(f-PSA)/总PSA(t-PSA)、PSA上升速度、PSA密度(PSAD)、直肠指检(DRE)、首次穿刺病理结果等相关因素。将变量通过逐步回归建立回归方程,在此基础上建立重复穿刺活检阳性的危险评分数学模型。该模型的预测价值通过受试者工作曲线下面积来评估。结果:170例前列腺重复穿刺活检的患者中,前列腺癌的穿刺检出率为31.8%(54/170)。建立的数学模型影响因素包括:患者的年龄、前列腺体积、PSA、f-PSA/t-PSA、PSA上升速度、PSAD、DRE、首次穿刺结果是否为上皮内瘤变。该模型预测价值较高,曲线下面积为82.4%,大于患者PSAD、前列腺体积、PSA上升速度、f-PSA/t-PSA、DRE等单因素的66.9%、72.6%、69.6%、69.3%、58.5%。结论:该数学模型是临床多因素综合分析基础上建立的,可以很好地预测前列腺重复穿刺活检阳性的概率。
Objective： To develop a nomogram for predicting the probability of prostate cancer at transrectal ultrasound-guided repeat prostate biopsy in Chinese men.Methods： We performed repeat biopsy for 170 patients with benign prostate diseases diagnosed on the first biopsy,and analyzed the correlation of positive repeat biopsy with age,prostate volume,PSA,free-to-total PSA（f-PSA/t-PSA）,PSA velocity,PSA density,results of digital rectal examination（DRE） and previous histology.We entered the variables stepwise into logistic regression models,and established a nomogram for the risk score on the probability of positive repeat biopsy,whose predictive value was assessed by receiver operating characteristic（ROC） analysis.Results： Prostate cancer was detected in 31.8% of the repeat biopsies（54/170）.The most accurate predictive nomogram comprised age,PSA,f-PSA/t-PSA,PSA velocity,prostate volume,DRE and previous prostatic intraepithelial neoplasia（PIN） findings.The nomogram exhibited a high predictive value,with the area under the ROC curve（AUC） of 82.4%,significantly greater than that of the prediction based on PSA density（AUC： 66.9%）,prostate volume（AUC： 72.6%）,PSA velocity（AUC： 69.6%）,f-PSA/t-PSA（AUC： 69.3%）,or DRE（AUC： 58.5%） alone.Conclusion： The nomogram is an accurate multi-variable predicting tool to determine the probability of positive repeat prostate biopsy.
出处
《中华男科学杂志》
CAS
CSCD
2012年第4期302-305,共4页
National Journal of Andrology
基金
国家科技支撑计划项目(2009BAI 86B05)
中国人民解放军总医院博士研究生创新项目(10BCZ02)~~
