使用前列腺MRI和风险因素预测临床意义上的前列腺癌的模型
Ronilda Lacson1, Arya Haj-Mirzaian2, Kristine Burk3
1Department of Radiology, Brigham and Women's Hospital, Boston, Massachusetts; Harvard Medical School, Boston, Massachusetts; Associate Director, Center for Evidence-Based Imaging, Brigham and Women's Hospital, Boston, Massachusetts.
概括
使用前列腺MRI和患者因素的新点基模型可以识别大多数患有临床显著前列腺癌 (csPCa) 的男性. 这种工具可以帮助约20%的 PSA 水平升高的男性避免不必要的活检.
科学领域:
- 放射学和瘤学 放射学和瘤学
- 医疗成像医学成像
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
背景情况:
- 前列腺癌的诊断依赖于前列腺特异性抗原 (PSA) 水平和活检,这可能导致过度诊断和过度治疗.
- 前列腺MRI提供了一种非侵入性方法来评估癌症风险,但预测模型需要验证.
研究的目的:
- 开发和验证临床显著前列腺癌 (csPCa) 的预测模型.
- 将前列腺MRI发现与患者的风险因素相结合,以提高诊断准确度.
主要方法:
- 分析了一组960名接受前列腺MRI的男性.
- 使用患者因素 (年龄,种族,PSA) 和MRI发现 (PI-RADS得分,EPE,PD) 开发了一种多变量后勤回归和基于点的评分系统.
- 模型的性能在一个独立的队列上得到了验证,评估了歧视和校准.
主要成果:
- 预测模型包括PI-RADS评分 (4-5),前列腺外延伸 (EPE) 和PSA密度 (PSAD).
- 在验证队列中,该模型在适当校准时达到0.77的AUC.
- 在超过5个点的值时,该模型识别了89.5%的csPCa病例,并避免了20.4%的活检.
结论:
- 使用前列腺MRI和患者数据的经过验证的基于点的模型可以有效地预测csPCa风险.
- 这种模型有可能减少 PSA 水平升高的男性不必要的前列腺活检.
