文摘目的:探索前列腺特异性抗原质量比(prostatespecific antigen mass ratio,PSAMR)在总前列腺特异性抗原(total prostate-specific antigen,tPSA)<20ng/mL的前列腺癌(prostate cancer,PCa)诊断中的价值。并结合2.1版前列腺影像报告与数据系统(prostate imagingr eporting and data system,PI-RADSv2.1)评分进一步建立预测PCa风险的预测模型。方法:回顾性分析2021年7月—2023年3月期间皖南医学院弋矶山医院收治的382例行MRITRUS融合靶向活检的可疑PCa患者的临床资料。入组患者的tPSA均在4~20ng/mL之间,且穿刺前均行多参数磁共振(multi-parameter magnetic resonance imaging,mpMRI)检查,并按照PI-RADSv2.1进行评分。其中2021年7月—2022年9月的患者为开发队列,2022年10月—2023年3月的患者为验证队列。分别比较2队列PCa组和非PCa组间年龄、tPSA、游离/总前列腺特异性抗原(f/tPSA)、前列腺体积(prostate volume,PV)、PI-RADSv2.1评分、PSAMR的差异。采用单因素和多因素logistic回归分析探究PSAMR及其他指标与PCa发生的关系,其中多因素分析采用向后逐步回归法。根据多因素分析结果建立预测模型,分别在2队列及整体患者中以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线及决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型预测性能。结果:本研究共纳入342例患者,其中病理结果显示为前列腺腺癌的患者93例,非PCa的患者249例。开发队列患者共210例,PCa患者58例,非PCa患者152例。验证队列患者132例,PCa患者35例,非PCa患者97例。基于开发队列单因素和多因素分析显示,PSAMR(OR=5.467,P=0.020)是PCa发生的危险因素。纳入构建预测模型的因素包括年龄、前列腺体积、PI-RADSv2.1评分和PSAMR。预测模型在开发队列、验证队列和总体患者的ROC曲线下面积分别为0.921、0.934和0.924,诊断效能良好。校准曲线显示预测准确性良好。DCA曲线显示该预测模型具有临床应用
