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目的 建立PSA"灰区"人群前列腺癌风险预测模型及前列腺穿刺随访系统.方法 第一阶段:回顾性分析2009年4月至2013年4月我院436例行经直肠超声引导下前列腺活检初诊患者的临床资料.年龄33 ~86岁,平均67.1岁.应用Logistic回归分析反向消除法进行单因素及多因素分析并筛选潜在的预测指标以建立模型.同时基于逻辑回归分析,建立一个评估前列腺癌风险(PCaR)的预测公式.通过受试者工作特征(ROC)曲线评估所建立模型的诊断效率.根据模型得出的前列腺癌风险值,将患者分为两个风险组.第二阶段:应用新建立的模型,对2013年4月至2014年4月我院188例PSA在"灰区"的初诊患者进行风险评估.对于高风险组患者建议立即接受前列腺活检;对低风险组患者建议每3个月一次密切随访观察.随访1年后,比较两个阶段的前列腺癌检出率和Gleason评分的分布.结果 新模型较PSA显著提高了"灰区"前列腺癌的检出率(33.0% vs.21.1%,P=O.012),新模型的ROC曲线下面积(0.789)与传统临床指标PSA (0.566)、PSAD (0.664)和f/t PSA(0.654)的曲线下面积比较明显升高(P <0.001),诊断效率更高.第一阶段与第二阶段患者的基本情况和Gleason评分分布,差异无统计学意义(P=0.808).结论 我们建立了针对"灰区"患者的前列腺癌风险预测模型和一套前列腺穿刺随访系统,

作者:吴杰;赵睿哲;黄源;张成;潘永昇;汪骏;柳金良;秦超;成功

来源:中华泌尿外科杂志 2016 年 37卷 4期

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作者:
吴杰;赵睿哲;黄源;张成;潘永昇;汪骏;柳金良;秦超;成功
来源:
中华泌尿外科杂志 2016 年 37卷 4期
标签:
前列腺特异性抗原 模型 前列腺穿刺 前列腺癌风险 Prostate specific antigen (PSA) Model Prostate biopsy Prostate cancer risk (PCaR)
目的 建立PSA"灰区"人群前列腺癌风险预测模型及前列腺穿刺随访系统.方法 第一阶段:回顾性分析2009年4月至2013年4月我院436例行经直肠超声引导下前列腺活检初诊患者的临床资料.年龄33 ~86岁,平均67.1岁.应用Logistic回归分析反向消除法进行单因素及多因素分析并筛选潜在的预测指标以建立模型.同时基于逻辑回归分析,建立一个评估前列腺癌风险(PCaR)的预测公式.通过受试者工作特征(ROC)曲线评估所建立模型的诊断效率.根据模型得出的前列腺癌风险值,将患者分为两个风险组.第二阶段:应用新建立的模型,对2013年4月至2014年4月我院188例PSA在"灰区"的初诊患者进行风险评估.对于高风险组患者建议立即接受前列腺活检;对低风险组患者建议每3个月一次密切随访观察.随访1年后,比较两个阶段的前列腺癌检出率和Gleason评分的分布.结果 新模型较PSA显著提高了"灰区"前列腺癌的检出率(33.0% vs.21.1%,P=O.012),新模型的ROC曲线下面积(0.789)与传统临床指标PSA (0.566)、PSAD (0.664)和f/t PSA(0.654)的曲线下面积比较明显升高(P <0.001),诊断效率更高.第一阶段与第二阶段患者的基本情况和Gleason评分分布,差异无统计学意义(P=0.808).结论 我们建立了针对"灰区"患者的前列腺癌风险预测模型和一套前列腺穿刺随访系统,