基于PI-RADS v2评分联合PSAD、fPSA/tPSA在PSA灰区前列腺癌的应用研究

作者：张苏波; 李绍东^*

来源：临床放射学杂志, 2021, 40(01): 105-109.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2021.01.025

• 前列腺癌
• 前列腺影像报告与数据系统
• 前列腺特异性抗原密度
• 前列腺特异性抗原比值

目的探讨基于第2版前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS v2)联合前列腺特异性抗原密度(PSAD)、前列腺特异性抗原比值(fPSA/tPSA)对前列腺特异性抗原(PSA)灰区(4～10 ng/ml)前列腺癌(PCa)的诊断价值。方法回顾性分析经徐州医科大学附属医院病理证实的49例PCa和118例非癌患者的资料,包括年龄、总前列腺特异性抗原(tPSA)、游离前列腺特异性抗原(fPSA)、PI-RADS v2评分、PSAD、fPSA/tPSA。对组间有统计学差异的指标进行Logistic回归分析,确定PCa独立预测指标,并建立回归预测模型,通过受试者工作特性曲线(ROC)评价其诊断效能。结果年龄、tPSA在PCa与非癌组间无统计学差异(P>0.05),fPSA/tPSA、fPSA、PSAD、PI-RADS v2评分有统计学差异(P<0.05)。PI-RADS v2评分、PSAD、fPSA/tPSA诊断PCa的曲线下面积(AUC)分别为0.87、0.77、0.68。Logistic回归分析显示PI-RADS v2评分、PSAD、fPSA/tPSA为PCa独立预测因子;联合预测模型为:Logit(P)=-8.17+2.23×PI-RADS v2+8.02×PSAD-10.95×fPSA/tPSA,其AUC值为0.92,敏感度为85.7%,特异度为86.3%。结论基于PI-RADS v2评分联合PSAD、tPSA/fPSA的预测模型可显著提高PSA灰区PCa诊断的准确率,能够避免不必要的穿刺活检,对优化临床治疗策略具有较好的指导作用。

• 单位
  徐州医科大学