[发明专利]前列腺穿刺活检的阳性风险预测方法和装置在审
申请号: | 201711017658.3 | 申请日: | 2017-10-26 |
公开(公告)号: | CN107621849A | 公开(公告)日: | 2018-01-23 |
发明(设计)人: | 高江平;李方龙;殷小涛;崔亮 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军总医院 |
主分类号: | G06C3/00 | 分类号: | G06C3/00;G16H10/60;G16H50/70 |
代理公司: | 北京尚诚知识产权代理有限公司11322 | 代理人: | 季向冈 |
地址: | 100853*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 前列腺 穿刺 活检 阳性 风险 预测 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种前列腺癌风险预测方法和装置,特别涉及前列腺癌筛查患者进行前列腺穿刺活检的阳性风险预测方法和装置。
背景技术
前列腺癌是为西方国家发病率最高的男性恶性肿瘤,中国前列腺癌的发病率也逐年上升,目前已位居男性恶性肿瘤第六位,是发病率最高的泌尿系统恶性肿瘤。目前国内外指南均推荐血清前列腺特异性抗原(Prostate-specific antigen,PSA)作为前列腺癌的首选筛查方式,若患者血清PSA水平异常升高,则建议对这部分患者行前列腺穿刺活检,进一步确诊是否患有前列腺癌。但是,PSA并不是前列腺癌特异性血清指标,前列腺的良性病变,比如良性前列腺增生、前列腺炎等均能够引起血清PSA水平的异常升高。目前国内外回顾性研究表明前列腺穿刺活检阳性率只有40%左右,并且前列腺穿刺活检是一项有创检查,给穿刺阴性结果患者带来不必要的并发症发生风险,比如出血、感染、疼痛等。因此有必要对血清PSA水平升高患者的穿刺活检阳性风险进行更准确的评估。
现有的预测穿刺活检阳性风险的模型蒙特利尔(加拿大)预测模型、北美前列腺预防试验的前列腺癌风险计算(prostate cancer prevention trialderived cancer risk calculator,PCPY-CRC)模型等。蒙特利尔预测模型中包含了年龄、直肠指检、PSA以及游离PSA百分比等指标,北美前列腺预防试验的前列腺癌风险计算模型中则包含了年龄、种族、家族史、直肠指检、血清PSA等指标。此外,当前中国国内还有以年龄、PSA、前列腺体积、游离PSA百分比、直肠指检和前列腺超声波等作为指标的风险预测模型。目前许多研究表明,患者的年龄、总PSA水平(total prostate-specific antigen,tPSA)、游离PSA水平(free prostate-specific antigen,fPSA)、前列腺体积(prostate volume,PV)是患者前列腺穿刺活检阳性结果的独立预测指标,且均为目前临床前列腺癌筛查常规检测项目。
发明内容
然而对于这些指标,当前一般都是单独利用来判断患者前列腺穿刺活检结果是否为阳性,并不能通过综合利用各个指标的预测价值进而对患者穿刺结果阳性风险作出具体的评估。此外,这些指标在使用中甚至会出现相反的预测结果,不利于对患者穿刺阳性风险的准确判断。
因此在患者行前列腺穿刺活检前,如果医生能够根据常规临床指标预测出患者前列腺穿刺活检结果阳性的具体风险值,然后再根据阳性风险值与患者共同商议决定是否行进一步前列腺穿刺活检,能够在一定程度上减少不必要的前列腺穿刺活检,节省医疗资源与成本。
本发明的目的在于解决上述问题,提供一种前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测方法和装置,能够利用较少的预测指标获得较准确的前列腺穿刺活检的结果阳性风险值。进而,本发明提供一种前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测装置,能够简单、直观地获得前列腺穿刺活检的阳性结果风险值。
本发明的第一方面的前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测方法,采集行前列腺穿刺活检的前列腺癌筛查患者的如下数据:年龄、总前列腺特异性抗原、游离前列腺特异性抗原和前列腺体积,将采集到的各数据代入到下述方程式中,来求取所述患者的前列腺穿刺活检的阳性风险预测值,Logit(P)=ln(P/(1-P))=a+b*Age+c*tPSA+d*fPSA-e*PV,其中,P为大于0且小于1的所述前列腺穿刺活检的阳性风险预测值,Age为所述患者的年龄,tPSA为所述总前列腺特异性抗原,fPSA为所述游离前列腺特异性抗原,PV为所述前列腺体积,a、b、c、d、e均为常数。
本发明的第二方面的前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测方法,是在第一方面的前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测方法中,在所述方程式中,在Age的单位为岁、tPSA和fPSA的单位为ng/mL、PV的单位为mL时,a=3.8956,b=0.0685,c=0.0552,d=0.0840,e=0.0386。
本发明的第三方面的前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测方法,是在第一或第二方面的前列腺穿刺活检的阳性结果风险预测方法中,所述方程式是以如下的方式建立的:采集行前列腺穿刺活检的前列腺癌筛查患者的临床和病理数据,对采集到的临床和病理数据进行多因素Logistic回归分析,并根据Akaike信息准则和变量临床意义筛选出作为目标变量的患者的年龄、总前列腺特异性抗原、游离前列腺特异性抗原和前列腺体积,构建筛选出的所述目标变量的Logistic回归模型来建立所述方程式。
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