学科分类
/ 1
1 个结果
  • 简介:目的基于前列腺特异性抗原(PSA)等指标,建立能够预测前列腺穿刺活检结果的数学模型。方法收集2009年7月至2015年3月在解放军总医院进行前列腺穿刺活检患者的年龄、前列腺体积、游离PSA(fPSA)和总PSA(tPSA)等临床资料。所有研究对象中随机选择80%为建模组,其余20%为验证组。在建模组中利用单因素和多因素Logistic分析筛选出预测前列腺癌的独立性影响因素,构建回归方程,并以此为基础建立预测前列腺穿刺结果的数学模型。利用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线评估该模型对前列腺癌的诊断价值,并与临床常用的PSA及其相关参数比较诊断价值的差异。结果选取资料完整且tPSA100ng/ml以下的患者纳入研究,共958例。其中建模组767例(tPSA4~20ng/ml者587例),验证组191例。在建模组中,将所有指标纳入单因素和多因素Logistic回归分析,发现年龄、tPSA和前列腺体积是前列腺癌独立的预测因素。将所有指标(包括fPSA)纳入回归方程,构建数学模型Y=-4.765+0.074×(年龄)4-0.057×(tPSA)+0.052×(fPSA)-0.029×(前列腺体积)。在建模组和验证组中,ROC曲线分析显示该模型预测前列腺癌的ROC曲线下面积高于tPSA、f/tPSA和PSA密度。取Y=-0.076,即约登指数最大值作为本模型最佳临界值,预测前列腺癌的灵敏度为76.2%、特异度为76.6%、阳性预测值76.5%、阴性预测值76.3%。结论本预测模型与单独应用PSA及其相关参数相比具有更高的诊断价值,并且可以在不增加患者检查项目的前提下提高预测前列腺癌的能力。

  • 标签: 前列腺癌 前列腺特异性抗原 数学模型