基于PIRADs-v2预测临床有意义前列腺癌:模型的构建及内部认证

目的建立基于第二版前列腺影像报告和数据系统(PI-RADs v2)评分的模型,并通过内部认证评估其预测临床有意义前列腺癌(cs PCa)的准确性。方法回顾性收集2014~2015年于首都医科大学附属北京友谊医院行前列腺穿刺活检并符合入组条件的患者组成训练队列并由2016年穿刺活检患者组成认证队列。模型的诊断性能由曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线来评估。结果共441例患者纳入研究,包括训练队列281例及认证队列160例。两组中,临床有意义前列腺癌的检出率分别为40.6%(114/281)及43.8%(70/160),前列腺癌(PCa)检出率分别为50.2%(141/281)及53.8%(86/160)。年龄、前列腺特异性抗原密度×10(PSAD×10)及第2版前列腺影像报告和数据系统组成预测模型(模型1 PCa,模型2 cs PCa),训练队列中模型1及模型2的曲线下面积分别为0.870(95%CI:0.827~0.912)和0.753(95%CI:0.717~0.828),认证队列中则为0.845(95%CI:0.786~0.904)和0.834(95%CI:0.787~0.882)。两个模型均有着良好的校准曲线。决策曲线显示:当选取阈值为0.35或以上时,模型预测PCa及cs PCa表现良好。结论内部认证证实基于PI-RADs v2,PSAD×10和年龄等指标构建的模型对于前列腺癌和临床有意义前列腺癌均有着较高的预测价值。此模型可用来提高临床有意义前列腺癌的诊断效能。