Logistic回归分析在前列腺癌中的诊断价值

发布时间：2020-06-30 15:34

【摘要】：目的：通过对120例血清前列腺特异性抗原(prostate-specific antigen, PSA)20ng/ml的前列腺穿刺活检患者的临床资料、超声特征、血清学指标等回顾性分析,建立预测早期前列腺癌(prostate cancer, PCa)的Logistic回归模型,旨在探讨优化无创早期诊断PCa的方法和选择穿刺的最佳时机。方法：回顾性分析2011年1月至2012年7月在我科行经直肠超声引导前列腺穿刺活检的120例受检者的临床资料及超声特征,所有受检者的血清PSA均在4-20ng/ml范围,且PSA检测前两周未进行直肠指诊(digital rectal examination, DRE)、膀胱镜检查等介入性操作以免干扰血清PSA值。全部检查均经前列腺穿刺病理证实。本研究以是否患PCa为应变量,收集受检者以下指标为自变量：即年龄、PSA、游离前列腺特异性抗原(free prostate-specific antigen, FPSA),前列腺特异性抗原密度(prostate-specific antigen density, PSAD)、前列腺移行带特异性抗原密度(prostate-specific antigen density of the transitional zone,PSAT)和前列腺特异性抗原比值(FPSA/TPSA)、前列腺内、外腺体积、前列腺结节的位置(内腺或外腺),结节大小、结节内部回声(高回声、等回声或低回声),能量多普勒(power doppler ultrasonography, PDU)观察结节内部血流分级。利用SPSS软件建立预测早期PCa的Logistic回归模型,绘制模型的ROC曲线并计算曲线下面积,分析其敏感度、特异度。结果： 120例患者中PCa35例,非PCa85例,共发现结节151个,其中35例PCa中发现恶性结节40个(36%),85例非PCa中发现良性结节111个(74%)。预测早期PCa的危险因素有血清PSA、FPSA/PSA、PDU血流分级、年龄；Logistic回归方程：Logit P=0.030×年龄+0.130×PSA-4.387×FPSA/TPSA+0.617×血流分级-3.545,其ROC曲线下面积为0.926,P在0.375时获得最大的敏感性(90%)和特异性(84.2%)。结论：当患者PSA≤20ng/ml时,结合患者年龄、血清PSA、FPSA/TPSA、结节PDU血流分级等四个指标,利用Logistic回归预测模型有助于评估患者PCa的可能性,是一种准确率高的辅助诊断工具,对最佳穿刺时机及穿刺针数的选择以及是否需要重复穿刺,有一定指导意义。
【学位授予单位】：广州中医药大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R445.1;R737.25

【参考文献】