基于临床因素和前列腺特异抗原的前列腺癌风险预测
Taewon Hwang1,2, Hyungseok Oh1, Jung Ah Lee3
1Workplace Health Institute, Total Health Care Center, Kangbuk Samsung Hospital, Sungkyunkwan University School of Medicine, B1, 55 Sejong-daero, Jung-gu, 06521, Seoul, South Korea.
一个新的5年前列腺癌 (PCa) 风险模型有效地使用前列腺特异性抗原 (PSA) 水平和个体因素预测PCa. 这个工具有助于评估风险,当PSA水平不确定时.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 在韩国,前列腺癌 (PCa) 发病率正在上升.
- 以前的风险预测模型可能无法完全纳入PCa的个别风险因素.
- 需要更精细的PCa风险评估工具,特别是对于边界前列腺特异性抗原 (PSA) 水平较高的男性.
研究的目的:
- 开发和验证一个5年PCa风险预测模型.
- 将前列腺特异性抗原 (PSA) 水平和个体风险因素纳入模型.
- 为了改善PCa风险分层,对于PSA<10 ng/mL的个体.
主要方法:
- 研究人员使用了来自康博克三星健康研究的69,319名参与者的队列.
- 使用考克斯的比例危险回归模型来预测5年PCa风险.
- 模型的性能使用歧视 (C-统计) 和校准 (Nam-D'Agostino测试) 来评估.
主要成果:
- 最终的模型包括年龄,吸烟,酒精消费,PCa家族史,失脂症史,胆固醇水平和PSA水平.
- 升高的PSA是一个显著的危险因素 (HR: 1.77,95% CI: [1.67-1.88]).
- 该模型表现出强的性能,具有高分辨率 (C统计:0.911/0.874) 和良好的校准.
结论:
- 开发的5年PCa风险预测模型是有效的.
- 它为PCa风险评估提供了有价值的信息,特别是当PSA水平不确定时.
- 将PSA与年龄,胆固醇和家族病史等个人因素相结合,可以提高预测准确度.
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