建立和验证基于血清脂质的血清图,用于预测前列腺癌的风险
Fu Feng1, Yu-Xiang Zhong1, Yang Chen1,2
1Department of Urinary Surgery, Foshan Hospital of Traditional Chinese Medicine, No.6, Qinren Road, Foshan, 528099, P.R. China.
BMC urology
|July 14, 2023
概括
这项研究开发了一个Nomogram,将血清脂质和临床症状结合起来,以改善前列腺癌 (PCa) 诊断. 该模型增强了风险预测,帮助个性化前列腺活检选择,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 在瘤学瘤学.
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 诊断通常依赖于前列腺特异性抗原 (PSA) 和数字直肠检查 (DRE).
- 将血清脂质资料与临床数据相结合,可以提高PCa的诊断准确性.
- 开发预测模型可以优化前列腺活检患者的选择.
研究的目的:
- 评估PCa的综合血清脂质和临床症状的诊断价值.
- 开发和验证PCa风险分层的Nomogram和预测模型.
- 增强选择高风险患者进行前列腺活检.
主要方法:
- 对548名接受前列腺活检的患者进行了回顾性分析.
- 多变量后勤回归用于识别PCa的独立预测因子.
- 使用训练数据 (n=384) 和在单独的小组 (n=164) 中进行验证的Nomogram的开发.
- 使用曲线下的面积 (AUC) 和决策曲线分析 (DCA) 评估模型性能.
主要成果:
- 多变量分析确定了总PSA,f/tPSA,PSA密度 (PSAD),甘油三 (TG),低密度脂蛋白 (LDL),DRE和跨直肠超声波 (TRUS) 作为独立的PCa预测因素.
- 开发的Nomogram实现了AUC值为0.846 (训练) 和0.814 (验证).
- 与现有模型和PSA单独相比,预测模型显示出优异的预测性能,带来了最佳的净收益.
结论:
- 血清脂和临床症状的结合显著提高了前列腺癌风险预测的准确性.
- 开发的Nomogram作为预后和个性化诊断策略的可靠工具.
- 这种方法可以优化前列腺活检患者的选择,提高诊断效率.
