【摘 要】
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目的 建立以前列腺特异性抗原(PSA)、MRI及经直肠前列腺超声造影(CE-TRUS)指标为自变量的前列腺癌(PCa)的Logistic回归模型,评价其对PCa的诊断价值.方法 选择2017年1月至2018
【机 构】
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成都市第三人民医院超声科,四川成都610031;四川省阿坝州林业中心医院(成都市第三人民医院都江堰分院),四川成都611830
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目的 建立以前列腺特异性抗原(PSA)、MRI及经直肠前列腺超声造影(CE-TRUS)指标为自变量的前列腺癌(PCa)的Logistic回归模型,评价其对PCa的诊断价值.方法 选择2017年1月至2018年1月在成都市第三人民医院就诊的223例前列腺疾病患者,年龄44～84岁,平均年龄67.93岁.以病理诊断结果为“金标准”,选择有统计学意义的血清PSA及影像学检查指标(MRI、CE-TRUS)为自变量,以病理诊断结果是否为PCa为因变量,建立Logistic回归模型,并通过受试者操作特性(ROC)曲线评估此模型诊断PCa的效能.结果 223例患者中,116例(52.02％)经活组织检查证实为PCa(PCa组),107例(47.98％)为良性前列腺病变(非PCa组).两组除PSA水平4～ 10 μg/L段差异无统计学意义(P＞0.05)外,其余PSA各段水平差异均具有统计学意义(P＜0.05).CE-TRUS及MRI检查图像阳性特征比较,前列腺的CE-TRUS、MRI异常强化及内外腺边界之间的差异有统计学意义(P＜0.05).结合患者的PSA值、CE-TRUS异常强化、MRI异常强化及内外腺边界的Logistic回归模型预测PCa的准确度91.4％,灵敏度85.1％,特异度92.6％,其ROC曲线下面积为0.914.结论 PSA联合MRI、CE-TRUS等因素建立的Logistic回归模型对PCa预测效果较好,有可能为临床诊断PCa提供可靠的依据.
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