血液学指标对前列腺特异性抗原“灰区”前列腺癌的诊断价值

作     者：葛鹏 郑玉欣 严子荣 李亮 李望 王军起 GE Peng;ZHENG Yu-xin;YAN Zi-rong;LI Liang;LI Wang;WANG Jun-qi

作者机构：徐州医科大学附属医院泌尿外科江苏徐州221002 徐州医科大学第二附属医院泌尿外科江苏徐州221006 

出 版 物：《中华男科学杂志》 (National Journal of Andrology)

年 卷 期：2024年第30卷第8期

页      面：701-708页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：徐州市第二轮医学领军人才培养项目(XWRCHT20210027) 2022年度徐州医科大学附属医院医疗新技术项目 徐州医科大学科技园“创新创业项目”(CXCYHZZ2022002) 

主　　题：前列腺癌 预测模型 前列腺特异性抗原 全身免疫炎症指数 胱抑素C 

摘      要：目的:评价血液学指标对PSA 4~10μg/L初诊前列腺癌(PCa)患者的诊断价值并构建危险分组模型。方法:回顾性分析2010年3月至2021年4月于徐州医科大学附属医院首次行前列腺穿刺活检且前列腺特异性抗原(PSA)为4~10μg/L的患者资料,依据穿刺病理分为PCa组和非PCa组,比较两组临床资料的差异。进行单因素及多因素Logistic回归分析,筛选预测PCa的独立危险因素,构建预测模型并评估其效能。结果:本研究共纳入患者415例,PCa组107例(25.8%),非PCa组308例(74.2%)。与非PCa组相比,PCa组的年龄、中性粒细胞与淋巴细胞比值、血小板与淋巴细胞比值、系统免疫炎症指数(SII)、红细胞分布宽度、胱抑素C(CysC)水平较高(P均0.05),而红细胞计数、血红蛋白、游离/总PSA(f/tPSA)水平较低(P均0.05)。多因素Logistic回归分析显示年龄、f/tPSA、SII、CysC是预测PCa的独立危险因素(P0.05)。利用上述危险因素构建5个预测模型,纳入4个指标(f/tPSA+年龄+SII+CysC)的模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.745(95%CI:0.694~0.796)优于其他模型(P0.05)。依据诺模图评分构建PCa危险分组模型,AUC为0.727(95%CI:0.650~0.804),与PI-RADS评分相比(AUC:0.734,95%CI:0.658~0.811),两者总体诊断预测效能相当,但与PI-RADS3低分组相比(22.2%),新模型低危组患者比例更高(39.4%)。结论:血液学指标SII、CysC是预测“灰区PCa的独立危险因素,与年龄、f/tPSA联合构建的危险分组模型可显著提高诊断PCa的效能。构建的危险分组模型与PI-RADS评分的诊断效能相当,但低危组患者比例更高,有利于医生更准确的进行PCa的筛查、减少“灰区患者的过度活检。