【摘 要】
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目的 评估多参数磁共振成像（mpMRI）前列腺影像报告和数据系统（PIRADS）v2.1和前列腺健康指数（phi）在前列腺特异性抗原（PSA）4～10 ng/mL时对临床有意义前列腺癌（CSPCa）的诊断价值；建立PIRADS评分联合phi诊断CSPCa的预测模型。方法 研究共纳入142例前列腺穿刺患者，采用二元Logistic回归分析各变量与CSPCa之间的相关性，建立预测模型Logit（P）。
【基金项目】
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国家自然科学基金（81970661）；
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目的 评估多参数磁共振成像（mpMRI）前列腺影像报告和数据系统（PIRADS）v2.1和前列腺健康指数（phi）在前列腺特异性抗原（PSA）4～10 ng/mL时对临床有意义前列腺癌（CSPCa）的诊断价值；建立PIRADS评分联合phi诊断CSPCa的预测模型。方法 研究共纳入142例前列腺穿刺患者，采用二元Logistic回归分析各变量与CSPCa之间的相关性，建立预测模型Logit（P）。采用受试者工作曲线（ROC）评估各变量的诊断效能。选取各变量的最佳截断值并评估各变量诊断效能，McNemar检验用于比较各变量的诊断效能差异。结果 142例患者中41例（28.87%）在前列腺穿刺活检中诊断为CSPCa。二元Logistic回归分析结果显示，PIRADS评分越高，存在CSPCa的风险越高（OR=3.521,P＜0.001）。建立预测模型：Logit（P）=1.123×PIRADS评分+0.048×phi-6.287。预测模型Logit（P）的曲线下面积（AUC）高于%fPSA（P=0.011）、phi（P=0.041）和PIRADS评分（P=0.003）,差异均有统计学意义。Logit（P）的阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）分别为62.75%和96.70%。结论 mpMRI PIRADS评分在前列腺肿瘤的筛查中具有较高的特异度和PPV,但敏感度相对较低。PIRADS评分联合phi建立的预测模型Logit（P）具有更高的敏感度，能有效降低CSPCa的漏诊率和不必要的前列腺穿刺。
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