论文部分内容阅读
第一部分我国新诊前列腺癌患者验证国外指南及权威文献中骨扫描指征的准确性目的:NCCN、AUA指南以及国外权威泌尿外科期刊Europeon Urology推荐骨转移风险低的前列腺癌患者初次确诊时不需行骨骼影像学检查,期望在不显著影响骨转移检出率的同时使多数患者避免行骨骼影像学检查。但是,国外指南尚未在中国人群中进行验证。本研究通过中国新诊患者对NCCN、AUA指南及国外权威泌尿外科期刊结论进行外部验证。方法:收集近五年在上海长海医院、仁济医院初次确诊的1231名前列腺癌患者的临床资料。所有患者确诊后均行Tc 99m MDP注射的全身骨骼ECT扫描。通过ROC曲线下面积(AUC值)对AUA/NCCN指南及Europeon Urology文章中Briganti等人所推荐骨扫描指征的准确性进行验证。结果:235名患者(19.1%)通过ECT或者MRI/CT确定初诊时存在骨转移。患者中位年龄69岁(45-89岁),中位PSA是20.8ng/ml(0.38-4348ng/ml)。出现骨转移的患者确诊前末次PSA更高,骨转移组局部进展期前列腺癌所占比重大,病理Gleason评分更高者所占比重也更大(P<0.001)。AUA/NCCN指南及Europeon Urology文章中Briganti等人推荐的骨扫描指征均呈现敏感性高(91.1%-95.3%)、特异性低(33.2%-47.7%)、总体准确性较低(63.5%-71.7%)的特点。结论:这是第一次用中国前列腺癌患者验证AUA/NCCN指南及Europeon Urology文章中骨扫描指征的准确性,各指南得出的总体准确性并不高。第二部分我国前列腺癌新诊患者骨转移独立预测因素分析、极低风险组确定目的:根据国外指南推荐,骨转移风险低的前列腺癌患者初次确诊前列腺癌时不需行骨骼影像学检查。中国新诊患者中哪些为骨转移高危人群仍不清楚。本次研究的目的是界定国人新诊前列腺癌患者骨转移高危因素,初步确定骨转移极低风险组。方法:收集2010年至2015年在上海长海医院、仁济医院初次确诊的1231名前列腺癌患者的临床资料。所有患者确诊后均行Tc 99m MDP注射的全身骨骼ECT扫描。回顾性分析所有患者确诊时的年龄、确诊前末次PSA、临床T分期、前列腺病理Gleason评分及骨扫描、相应MRI/CT结果。用单因素及多因素Logistic回归方法得出预测骨转移的相关临床指标。通过分类交叉列表的方法确定骨转移极低风险组。结果:1231名患者中,235名患者存在骨转移(19.1%)。在单因素Logistic回归分析中,确诊前PSA、临床T分期和病理Gleason评分是骨转移的独立预测因素。多因素Logistic回归中,PSA>20ng/ml、Gleason评分≥4+3以及T4分期是骨转移的独立预测因素。结论:初诊PSA≤20ng/ml且Gleason评分≤6的中国前列腺癌患者骨转移发生率非常低,这部分患者为极低风险组。PSA>20ng/ml或者Gleason评分≥4+3或者T4分期为新诊患者骨转移独立预测因素。第三部分骨转移风险分层模型建立及对比目的:建立中国人群新诊前列腺癌患者骨转移风险分层模型。通过建立骨转移风险分层模型,使在不显著影响骨转移检出率的同时,减少不必要的骨骼影像学检查。对比本次风险分层模型与NCCN/AUA及国外权威文献结论的总体准确性。方法:1231例新诊前列腺癌患者纳入研究。将多因素Logistic回归方程建立ROC曲线并确定最佳截点取值。将最佳截点取值及其他参数代入回归方程中,得出相应的临界PSA值。采用留一法交叉验证。结果:ROC曲线下最大面积为0.88(95%可信区间0.86–0.90)。根据该模型,新诊患者行骨扫描指征为:1、c T1–T3,Gleason评分≤3+4且PSA>42.6ng/ml;2、c T1–T3,Gleason评分≥4+3且PSA>18.9ng/ml;3、c T4,Gleason评分≤3+4且PSA>20.6ng/ml;4、c T4,Gleason评分≥4+3任何PSA值。该模型敏感性为90.2%,特异性68.6%。本研究所得风险分层模型总体准确性明显高于NCCN/AUA及国外权威文献结论。第四部分建立适用于中国新诊患者的骨转移风险评估nomogram目的:建立并验证可用于中国前列腺癌新诊患者骨转移预测的nomogram,个体化评估新诊断的前列腺癌患者骨转移发生率。方法:根据多因素Logistic回归分析确定nomogram入组变量和回归系数,建立预测新诊断的前列腺癌患者骨转移的多因素Logistic回归方程,通过该回归方程建立nomogram。应用Bootstrap法内部验证nomogram削减过度拟合偏倚,并通过calibration对nomogram预测骨转移的准确性进行评价。结果:建立了个体化预测中国新诊患者骨转移概率的nomogram,Bootstrap法内部验证c-index为0.88。该nomogram略高估了预测风险值为(0,0.04)及(0.23,0.73)的新诊患者,而略低估了预测风险值为(0.04,0.23)及(0.73,1)的新诊患者。结论:通过该nomogram可以个体化预测中国新诊患者骨转移概率,预测准确性为0.88。第五部分建立含碱性磷酸酶指标的骨转移风险评估nomogram目的:建立并验证含碱性磷酸酶指标的骨转移预测nomogram,对新诊患者骨转移风险进行个体化评估。方法:收集2010年-2015年在长海医院及仁济医院就诊的770名新诊断的前列腺癌患者的临床数据(均在初诊时检测了血清碱性磷酸酶),根据多因素Logistic回归分析确定nomogram入组变量和回归系数,建立多因素Logistic回归方程,在回归方程基础上用R软件建立含有碱性磷酸酶指标的nomogram。应用Bootstrap法内部验证nomogram,削减过度拟合偏倚,并通过calibration(校准图)对nomogram预测骨转移的准确性进行评价。结果:建立了含碱性磷酸酶指标的骨转移风险评估nomogram,Bootstrap法内部验证c-index为0.90。该nomogram略高估了预测风险值为(0.08,0.32)及(0.78,1)的新诊患者,而略低估了预测风险值为(0,0.08)及(0.32,0.78)的患者。结论:通过该nomogram可以个体化预测中国新诊患者骨转移概率,预测准确性为0.90。