联合MRI和临床参数预测前列腺癌EPE—制定风险预测模型

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目的:通过结合磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和临床指标建立用于预测前列腺癌包膜外侵犯(Extraprotatic extension,EPE)的风险预测模型。评估Mehralivand等人提出的基于MRI的EPE分级对预测前列腺癌病理性EPE的准确性和观察者间一致性。方法:回顾性收集2018年12月至2021年5月期间在四川省人民医院接受术前MRI检查和前列腺癌根治术,并经病理证实的前列腺癌患者。由一位病理诊断医师回顾性审查所有根治性前列腺切除术后病理切片以确定EPE状态。所有影像分析由两位放射诊断医师根据PI-RADS v2.1(Prostate Imaging–Reporting and Data System Version 2.1)独立完成,并使用Mehralivand等人提出的EPE分级对病理性EPE进行预测。使用Cohen加权的kappa统计值计算两位观察者间一致性。考虑了三个预测模型:临床模型、临床+MRI模型和临床+EPE分级模型。使用单因素和多因素Logistic回归分析评估每个变量与病理性EPE之间的相关性并确定预测模型。构建基于Logistic回归的预测模型的列线图(Nomogram)。绘制受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characterastic Curve,ROC)曲线评估所有变量和模型对病理性EPE的诊断准确性。使用Delong检验比较不同变量和模型之间的曲线下面积(Area under the curve,AUC)的差异。绘制决策曲线分析(Decision Curve Analysis,DCA)量化每个预测模型在风险阈值下的净收益以评估临床效用。所有统计分析使用SPSS或R软件进行。结果:根据纳入排除标准,最后总共纳入208名前列腺癌患者。两位阅片医师使用EPE分级的观察者间一致性稳健,加权Kappa值=0.79,P<0.001。单因素回归分析显示log PSA、D’Amico分组和活检ISUP分组、MRI特征(包括精囊腺侵犯、肿瘤大小和EPE等级)与病理性EPE相关(P<0.05)。多因素回归分析显示,临床模型中的独立预测因子包括log PSA和活检ISUP分组。临床+MRI模型包括了EPE分级、活检ISUP分组、log PSA以及MRI肿瘤大小。基于逻辑回归模型构建用于预测EPE的临床+MRI模型的列线图,校准曲线显示该模型的预测概率与根治术后标本的结果有很好的一致性。阅片医师1的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为0.85、0.82、4.62和0.18。De Long检验显示两位医师使用EPE分级预测病理性EPE的曲线下面积没有显著性差异(P=0.9)。EPE分级诊断效能比D’Amico分组、活检ISUP分组以及MRI上精囊腺侵犯更好(AUC分别为0.86vs 0.74、0.79和0.74,所有P<0.05)。临床+MRI模型的诊断性能优于临床模型(AUC,0.93 vs 0.87,P=0.001)和单独的EPE分级(AUC,0.93 vs 0.86,P<0.001)。另外,临床+EPE模型的AUC高于单独的EPE分级(AUC,0.92 vs 0.86,P<0.001)。DCA显示临床+MRI模型和临床+EPE分级模型的净收益比临床模型更高。结论:临床+MRI模型可以准确预测前列腺癌病理性EPE,其优于常规MRI或临床预测模型,可用于评估根治性前列腺切除术患者的术前风险分层。
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