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建立前列腺特异性抗原密度联合PI-RADS v2.1评分对临床有意义前列腺癌的预测模型
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作者 胡潇 陆洪兵 +1 位作者 郑鹏 潘中健 《中国实用医药》 2025年第7期14-18,共5页
目的通过建立前列腺特异性抗原密度(PSAD)联合前列腺影像报告及数据分析系统2.1版(PI-RADS v2.1)评分对临床有意义前列腺癌(CsPCa)的预测模型,提升前列腺穿刺活检的阳性率并减少不必要的穿刺,优化临床的穿刺策略。方法回顾性分析经直肠... 目的通过建立前列腺特异性抗原密度(PSAD)联合前列腺影像报告及数据分析系统2.1版(PI-RADS v2.1)评分对临床有意义前列腺癌(CsPCa)的预测模型,提升前列腺穿刺活检的阳性率并减少不必要的穿刺,优化临床的穿刺策略。方法回顾性分析经直肠或经会阴前列腺穿刺活检者的临床资料,包括年龄、身高、体重等一般情况,前列腺特异性抗原(PSA),前列腺体积(PV),PI-RADS v2.1评分及活检的病理结果。经单因素和多因素Logistic回归分析筛选出CsPCa的影响因素,并建立不同PSA区间的PSAD联合PI-RADS v2.1评分的预测模型,通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线及估算其曲线下面积(AUC)评估模型对CsPCa的诊断效能。结果根据纳入标准和排除标准,共收集了282例患者。分析发现无论血清PSA值如何,PSAD和PI-RADS v2.1评分均是CsPCa的独立危险因素(P<0.01)。在PSA<10 ng/ml区间中,PSAD和PI-RADS v2.1联合预测模型的阴性预测值达96.1%;在PSA≥10 ng/ml区间中,分别绘制了PSA、PI-RADS v2.1评分、PI-RADS v2.1评分+PSA、PI-RADS v2.1评分+PSAD为变量的ROC曲线,其AUC值分别为0.711、0.812、0.828、0.862,提示PI-RADS v2.1评分+PASD预测模型显著优于单一PSA(Z=4.047,P=0.000<0.05)、单一PI-RADS v2.1评分(Z=3.275,P=0.001<0.05)以及PI-RADS v2.1评分+PSA预测模型(Z=2.658,P=0.008<0.05)。结论PSAD与PI-RADS v2.1评分建立的联合模型能更好地预测CsPCa的发生,尤其是当PSA<10 ng/ml时,联合模型能有效避免部分患者的过度诊断和治疗,为临床的穿刺决策带来更优的选择。 展开更多
关键词 前列腺特异性抗原密度 前列腺影像报告及数据分析系统2.1版评分 前列腺特异性抗原 临床有意义前列腺癌
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