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《肿瘤影像学》 2014年04期
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前列腺癌弥散加权成像与非影像学指标结合的Logistic回归预测模型

汤洁  刘晓航  
【摘要】:目的建立前列腺癌弥散加权成像(DWI)与非影像学指标结合的Logistic回归预测模型,评估患者前列腺癌发病的可能性,以便后续诊断方法的选择和分析。方法回顾性分析114例2012年1月—2013年6月在复旦大学附属肿瘤医院先后行DWI和经直肠超声引导下前列腺穿刺活检患者的资料,其中前列腺癌患者70例、非肿瘤患者44例。应用DWI影像评价患者前列腺癌发病率,按危险高低行前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)评分(由低到高依次为1~5分)。随机抽取一半患者分入建模组,其余分入验证组。分析建模组中良恶性病例年龄、前列腺特异性抗原(PSA)、游离PSA与总PSA比值(f/t PSA)、肛门指检(DRE)、PI-RADS分级等指标的差异,选取有统计学差异的指标为考察变量,以穿刺病理是否为前列腺癌为应变量,建立两项Loglstic回归模型。A:非影像学指标+PI-RADS;B:只含非影像学指标。利用验证组病例数据建立Loglstic回归模型和PI-RADS预测概率的受试者工作特征(ROC)曲线,分析其相应的灵敏度、特异度,确定最佳界值。结果良恶性患者PSA、f/t PSA、DRE及PI-RADS分级有显著统计学意义(P0.05),纳入考察变量。前列腺癌Logistic回归预测模型建立如下:A:Logit P=-6.18+0.0006PSA+1.73DRE-8.01 f/t PSA+1.3 PI-RADS;B:Logit P=-0.095+0.0467PSA+1.88DRE-7.3959 f/t PSA。应用A模型预测验证组的穿刺结果,ROC曲线的曲线下面积(AUC)为0.902,明显高于单独使用DWI PI-RADS分级(0.835)和临床指标(0.751)。A、B模型最佳灵敏度和特异度分别为86.4%、80.0%,90.9%、62.9%;PI-RADS分级最佳灵敏度和特异度为63.6%和94.3%。结论联合PSA、f/t PSA、DRE及PI-RADS这4个指标,利用Logistic回归预测模型有助于评估个体患前列腺癌的可能性,准确率较高,为可疑前列腺癌患者行前列腺穿刺提供了更充分的依据。
【作者单位】复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科 复旦大学上海医学院肿瘤学系;
【分类号】:R737.25;R445.2
【正文快照】:
前列腺癌是危害老年男性健康的最常见恶性肿瘤之一[1],早期诊断和治疗可显著提高患者生存率及生存质量。目前,前列腺癌早期检查的主要方案是前列腺特异性抗原(prostate-specific antigen,PSA)水平、经直肠超声(transrectal ultrasonography,TRUS)引导穿刺和常规MRI,但PSA及常

【参考文献】
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【相似文献】
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