【摘 要】
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目的:建立前列腺癌logistic回归预测模型,为决策前列腺穿刺提供更充分的指征。方法:回顾性分析117例行前列腺穿刺活组织检查术的病例资料,按照病例收集的时间先后顺序分为两
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目的:建立前列腺癌logistic回归预测模型,为决策前列腺穿刺提供更充分的指征。方法:回顾性分析117例行前列腺穿刺活组织检查术的病例资料,按照病例收集的时间先后顺序分为两组,前2/3(78例)分入建模组,后1/3(39例)分入验证组,建立logistic回归预测模型,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积来评估该模型的预测价值。结果:直肠指诊(digital rectal examination,DRE)、经直肠超声(transrectal ultrasound,TRUS)、MRI、前列腺特异性抗原密度(prostate-specifi c antigen density,PSAD)以及前列腺特异性抗原游离比值(free PSA/total PSA,f PSA/t PSA)是前列腺穿刺的影响因素(P<0.01)。根据各影响因素的回归系数值,建立前列腺癌logistic回归预测模型:logit P=-2.362+2.561×DRE+1.747×TRUS+2.901×MRI+1.126×PSAD-2.569×f PSA/t PSA。ROC曲线下面积为0.907,当P的临界值取值0.12时,其敏感度、特异度分别为81.80%,89.30%。结论:利用logistic回归分析建立预测模型可以为前列腺穿刺提供更充分的指征。当该模型预测概率P>0.12时建议行前列腺穿刺活组织检查。
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