双参数MRI PI-RADS联合临床指标预测临床显著性前列腺癌

来源 :山西医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shawn200904
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目的:具有临床意义的前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)的发病率在中国男性中最高,这对大多数老年男性的健康构成了威胁。总前列腺特异性抗原(total prostate specific antigen,tPSA)、游离前列腺特异性抗原(free prostate specific antigen,fPSA)、游离前列腺抗原占总前列腺抗原比例(fPSA/tPSA)、前列腺特异抗原密度(prostate specific antigen density,PSAD)等临床指标已经广泛应用于临床,并有一定的诊断价值存在。本文基于第2.1版前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system version 2.1,PI-RADS v2.1),探索双参数MRI(biparametric magnetic resonance imaging,bp-MRI)PI-RADS联合临床指标对临床显著性前列腺癌的预测,以期为临床穿刺提供一定的预测基础,亦或为有穿刺活检禁忌症的患者提供疾病恶性程度的预测。方法:收集2019年3月至2020年12月期间在晋城大医院泌尿外科门诊及住院治疗的PSA升高或直肠指诊异常的患者,患者同意行前列腺穿刺活检以确诊前列腺癌或前列腺增生,共74例。详细的患者信息记录,包括姓名、年龄、前列腺专项血清指标测验数据以及前列腺癌患者的病理Gleason评分等。所有患者均进行前列腺双参数MRI检查,详细测量并记录病人的前列腺体积,由两位影像科医师独立盲法进行判断影像PI-RADS评分,有争议时两者商议后给出一致结果。依据病理Gleason评分是否大于等于7分进行分组(非csPCa组和csPCa组),采用Mann-Whitney U检验比较两组患者的临床以及影像学指标的差异有无统计学意义;采用二元Logistic回归分析和判别分析预测临床有意义的前列腺癌。结果:两组患者的年龄差别无统计学差异(P>0.05),非csPCa组前列腺体积中位数为53.97cm3,明显高于csPCa组(41.39cm3),差别有统计学差异(P<0.05)。两组之间的fPSA/tPSA差别无统计学差异(P>0.05),而其他指标如tPSA、fPSA、PSAD和PI-RADS则差异显著(P<0.05)。Spearman相关性分析提示PI-RADS评分与tPSA、fPSA、PSAD均呈正相关(r>0,P<0.01);二元Logistic回归分析提示PI-RADS评分为预测csPCa的主要因素(P<0.05);经判别分析后,总预测准确率为85.1%,其中非csPCa组判别的准确率为91.3%、csPCa组判别的准确率75.0%,Kappa相关系数为0.677,P<0.001,生成函数后可知f/t、PI-RADS、PSAD和年龄的相关系数相对较大。应用典型判别函数模型以及非csPCa组和csPCa组各项指标的均值对未分组病例数据进行分组,计算可得?Y<1>=-0.671,?Y<2>=1.106,进而得出Y0=0.002。当Y>Y0时,属于csPCa组;Y<Y0时,属于非csPCa组。结论:双参数MRI PI-RADS联合临床指标对临床显著性前列腺癌有一定的预测作用,其中预测csPCa的主要因素为PI-RADS评分。利用判别分析统计方法计算Y0,对未知分组的前列腺疾病患者数据进行判断,预测是否为csPCa,以期减少不必要的穿刺活检,对csPCa的诊断、治疗发挥至关重要的作用。
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