Sci Rep：一个很有前景的前列腺癌预测工具PI-RADS V2介绍
2019-05-19 AlexYang MedSci原创
最近，有研究人员开发了一个新的工具来改善对前列腺癌（PCa）预测的表现，并减少不必要的活检。研究人员对明确的进行了前列腺活检的患者的临床数据进行了回顾性的分析。PCa相关的风险，包括年龄、前列腺特异性抗原（PSA）、PSA密度（PSAD）、自由PSA（fPSA）、fPSA与PSA比例（%fPSA）、前列腺体积（PV）、直肠指检（DRE）和多参数核磁共振成像（MP-MRI）用于单变量和多变量分析。满
最近，有研究人员开发了一个新的工具来改善对前列腺癌（PCa）预测的表现，并减少不必要的活检。
研究人员对明确的进行了前列腺活检的患者的临床数据进行了回顾性的分析。PCa相关的风险，包括年龄、前列腺特异性抗原（PSA）、PSA密度（PSAD）、自由PSA（fPSA）、fPSA与PSA比例（%fPSA）、前列腺体积（PV）、直肠指检（DRE）和多参数核磁共振成像（MP-MRI）用于单变量和多变量分析。满意度风险用来建立预测工具（前列腺活检评分表，PBRS）。从PBRS中获得的总评分（TS）用来预测PCa。AUC和净重新分类指数（NRI）用来比较预测能力。研究总共包括了1078个案例。PCa和非PCa的平均值分别为15.94±3.26和10.49±3.36。PBRS的AUC比PSA、PSAD和MP-MRI更高（分别为0.87 vs. 0.75， 0.78， 0.80）。与PSA、PSAD和MP-MRI相比，PBRS能够减少不必要的前列腺活检，比例可分别达到63%， 54%和44%。
最后，研究人员指出，BPRS是一个很有前景的PCa预测工具。
原始出处：
Hui Wang， Sheng Tai， Li Zhang et al. A calculator based on prostate imaging reporting and data system version 2 (PI-RADS V2) is a promising prostate cancer predictor. Sci Rep. 03 May 2019
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前列腺癌相关研究，学习了，谢谢梅斯
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