老年高级别前列腺癌的多参数列线图预测模型构建与验证

摘要

目的 基于多参数构建预测前列腺特异性抗原（PSA） 2～20 ng/m L老年高级别前列腺癌的列线图模型并验证其效能。方法 对行前列腺穿刺活检的390例老年患者的临床资料进行回顾性分析，根据病理结果将患者分为高级别前列腺癌组（n=78）和非高级别前列腺癌组（n=312）。比较2组患者的基线临床特征，采用单因素与多因素Logistic回归分析筛选高级别前列腺癌的独立预测因素。基于独立预测因素构建多参数列线图预测模型，利用受试者工作特征（ROC）曲线和决策曲线分析分别评估列线图模型的区分度和临床净获益。结果 2组患者的总前列腺特异性抗原（t PSA）、游离前列腺特异性抗原（f PSA）、前列腺体积（PV）、前列腺特异性抗原密度（PSAD）水平及直肠指检（DRE）结节、经直肠超声（TRUS）低回声、超重/肥胖（体质量指数≥25 kg/m²）者占比比较，差异有统计学意义（P<0.05）。单因素与多因素Logistic回归分析结果显示，t PSA、f PSA、PV、DRE结节、TRUS低回声及超重/肥胖均为高级别前列腺癌的独立预测因素（P<0.05），据此建立列线图模型。ROC曲线显示，列线图模型的曲线下面积（AUC）为0.835，显著大于t PSA、游离前列腺特异性抗原与总前列腺特异性抗原比值（%f PSA）、PSAD的AUC（P<0.05）;校准曲线显示列线图模型的预测概率与实际发生率具有良好的一致性;决策曲线分析显示列线图模型预测高级别前列腺癌的净获益高于t PSA、%f PSA及PSAD。结论 基于多参数（t PSA、f PSA、PV、DRE结节、TRUS低回声及超重/肥胖）构建的列线图模型对老年高级别前列腺癌具有良好的预测价值。

关键词

高级别前列腺癌 / 老年人 / 前列腺特异性抗原 / 列线图 / 预测模型 / 直肠指检 / 经直肠超声 / 体质量指数

基金资助

河北省医学科学研究课题计划(20210939)