目的:探究3 d排尿日记(VD)评估两种儿童严重原发性遗尿(PNE)的价值。方法:采用多中心前瞻性研究,选择2023年1~12月就诊的符合国际儿童尿控协会(ICCS)严重PNE诊断标准(遗尿>4晚/周)的141例患儿(年龄6~15岁),均记录2周VD,分为单症状性P...目的:探究3 d排尿日记(VD)评估两种儿童严重原发性遗尿(PNE)的价值。方法:采用多中心前瞻性研究,选择2023年1~12月就诊的符合国际儿童尿控协会(ICCS)严重PNE诊断标准(遗尿>4晚/周)的141例患儿(年龄6~15岁),均记录2周VD,分为单症状性PNE(MNE)和非单症状性PNE(NMNE)两组;提取3 d VD(第1个周五、周六、周日),比较2周与3 d VD中平均每天排尿次数、平均每次排尿量(AVV)/预期膀胱容量(EBC)、平均最大排尿量(MVV)、平均MVV/EBC、平均夜间排尿量、平均夜间排尿量/EBC的差异。以2周VD是否记录到白天排尿异常为评估NMNE和MNE的金标准,分析3 d VD的诊断效能。结果:128例完成2周VD,其中MNE 87例,NMNE 41例。2周和3 d VD的平均每天排尿次数、AVV/EBC、平均MVV、平均MVV/EBC、平均夜间排尿量、平均夜间排尿量/EBC差异均无统计学意义(P>0.05)。3 d VD诊断MNE和NMNE的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值分别为95.0%、96.6%、96.1%、92.7%和97.7%。结论:3 d VD可以替代2周VD,用于评估、诊断儿童严重MNE和NMNE。展开更多
文摘目的:探究3 d排尿日记(VD)评估两种儿童严重原发性遗尿(PNE)的价值。方法:采用多中心前瞻性研究,选择2023年1~12月就诊的符合国际儿童尿控协会(ICCS)严重PNE诊断标准(遗尿>4晚/周)的141例患儿(年龄6~15岁),均记录2周VD,分为单症状性PNE(MNE)和非单症状性PNE(NMNE)两组;提取3 d VD(第1个周五、周六、周日),比较2周与3 d VD中平均每天排尿次数、平均每次排尿量(AVV)/预期膀胱容量(EBC)、平均最大排尿量(MVV)、平均MVV/EBC、平均夜间排尿量、平均夜间排尿量/EBC的差异。以2周VD是否记录到白天排尿异常为评估NMNE和MNE的金标准,分析3 d VD的诊断效能。结果:128例完成2周VD,其中MNE 87例,NMNE 41例。2周和3 d VD的平均每天排尿次数、AVV/EBC、平均MVV、平均MVV/EBC、平均夜间排尿量、平均夜间排尿量/EBC差异均无统计学意义(P>0.05)。3 d VD诊断MNE和NMNE的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值分别为95.0%、96.6%、96.1%、92.7%和97.7%。结论:3 d VD可以替代2周VD,用于评估、诊断儿童严重MNE和NMNE。
文摘目的:分析与前列腺癌患者盆腔淋巴结转移(pelvic lymph node metastasis,PLNM)相关的临床特征,构建PLNM的术前预测模型,以减少不必要的扩大盆腔淋巴结清扫(extended pelvic lymph node dissection,ePLND)。方法:根据纳入与排除标准,回顾性收集2014—2024年间在郑州大学第一附属医院接受前列腺癌根治术和ePLND的344例患者,其中77例(22.4%)患者淋巴结阳性。收集患者的临床特征、MRI报告和组织病理结果,将数据随机分为训练集(241例,70%)和验证集(103例,30%),采用单因素和多因素Logistic回归分析构建PLNM的术前预测模型。结果:单因素Logistic回归分析表明,总前列腺特异性抗原(total prostate specific antigen,tPSA)(P=0.021)、游离前列腺特异性抗原(free prostate specific antigen,fPSA)(P=0.002)、fPSA/tPSA(P=0.011)、穿刺阳性针数百分比(P<0.001)、前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)评分(P=0.004)、穿刺病理Gleason评分≥8(P=0.005)、临床T分期(P<0.001)和MRI显示的淋巴结受累(MRI-indicated lymph node involvement,MRI-LNI)(P<0.001)是预测PLNM的显著因素。多因素Logistic回归分析表明,穿刺阳性针数百分比(OR=91.24,95%CI:13.34~968.68)、PI-RADS评分(OR=7.64,95%CI:1.78~138.06)和MRI-LNI(OR=4.67,95%CI:1.74~13.24)是预测PLNM的独立危险因素。基于此构建列线图,多因素模型的预测效果[曲线下面积(area under curve,AUC)=0.883]显著优于单一指标[阳性针数百分比(AUC=0.806)、PI-RADS评分(AUC=0.679)和MRI-LNI(AUC=0.768)]。校准曲线和决策曲线表明,多因素模型具有较高的预测准确度和显著的净收益,在6%的截断值下只漏检了约5.2%的PLNM(4/77),而减少了约53%的ePLND(139/267),显示出较好的预测效果。结论:穿刺阳性针数百分比、PI-RADS评分和MRI-LNI是PLNM的独立危险因素,构建多因素模型可显著提高预测效果,为指导临床ePLND策略提供了有价值的参考。
