前列腺特异性抗原灰区前列腺癌临床列线图预测模型的构建和验证

摘要

目的 分析前列腺特异性抗原(PSA)灰区前列腺癌确诊患者相关危险因素并构建列线图模型，以减少对PSA灰区患者的不必要前列腺穿刺活检。方法 回顾性分析2020年4月—2024年6月于武汉大学中南医院收治的PSA在4～10 ng/mL(PSA灰区)并行前列腺穿刺活检术的284例患者的临床资料。采用单因素及多因素logistic回归分析PSA灰区前列腺癌发生的影响因素；将多因素logistic回归模型中P<0.05的显著危险因素生成列线图模型；采用校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估该列线图模型的校准性和临床实用性。结果 共有107例(37.68%)患者穿刺病理确诊为前列腺癌。多因素logistic回归分析结果显示，年龄较大(OR=1.06,95%CI:1.01～1.11,P=0.016)、PSA密度(PSAD)较高(OR=835.52,95%CI:104.94～6 681.65,P=0.007)以及前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)v2.1评分更高(PI-RADS评分4分：OR=14.07,95%CI:4.37～45.37,P<0.001;PI-RADS评分5分：OR=37.47,95%CI:8.75～160.50,P<0.001)是PSA灰区前列腺癌发生的独立危险因素。基于这3个因素构建列线图模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线评估其预测效能，结果显示训练集的曲线下面积(AUC)为0.904(95%CI:0.863～0.944),验证集的AUC为0.815(95%CI:0.735～0.894)。校准曲线显示该模型的预测概率与实际发生概率之间具有良好的一致性。DCA进一步验证了该模型的临床价值。结论 基于患者年龄、PSAD和PI-RADS v2.1评分构建的列线图预测模型可提高前列腺癌的诊断效能，减少PSA灰区患者不必要的前列腺穿刺活检。

关键词

前列腺癌 / 前列腺特异性抗原灰区 / 列线图模型 / 前列腺特异性抗原密度 / 前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS) / 前列腺穿刺活检

基金资助

湖北省卫生健康科技项目(No.WJ2025M034)