Eur Urol Focus：从下尿路症状的标准临床评估中预测前列腺手术结果
2023-07-31 AlexYang MedSci原创 发表于上海
研究人员为前列腺手术结果建立一个新的预测模型。结果发现，利用年龄、总 IPSS 和尿流测量数据可以在术前预测前列腺手术的结果，IPSS 的预后阈值为16，Qmax 为13毫升/秒。
下尿路症状（LUTS）分为储尿症状、排尿症状和排尿后症状。超过四分之三的四十岁以上男性至少有一种下尿路症状，对生活质量（QoL）、就业和社交活动产生消极影响。随着年龄的增长，尿失禁的发病率也在增加，预计的人口老龄化强调了有效治疗男性尿失禁的重要性。目前的国际指南建议，如果保守治疗不成功且 LUTS 严重，则应进行手术治疗。
当计划进行治疗干预时，男性下尿路症状（LUTS）的评估需要鉴定症状结果的预测因素。近期，来自日本的研究人员在《Eur Urol Focus》上发表文章，他们为前列腺手术结果建立一个新的预测模型，并通过一个单独的患者队列对其进行了验证，同时得出关键临床参数的阈值。
UPSTREAM试验中有820名男性患者寻求LUTS治疗，研究人员对其中176名接受前列腺手术并提供完整数据的患者进行了膀胱日志（BD）、国际前列腺症状评分（IPSS）、IPSS-生活质量和尿流测定数据分析。为了进行外部验证，还使用了日本泌尿科手术结果回顾性数据库中的数据（n=227）。症状改善定义为总IPSS下降≥3分。使用了多元逻辑回归、分类树分析和随机森林模型，包括有BD数据和无BD数据的版本。
研究结果发现，无 BD 数据的多元逻辑回归确定了年龄（p=0.029）、总 IPSS（p=0.0016）和最大流速（Qmax；p=0.066）为结果的预测因素，接收者操作特征曲线下面积（AUC）为 77.1%。无 BD 数据的分类树分析确定了 IPSS<16 和 Qmax ≥13 ml/s 的阈值（AUC 75.0%）。包含除 BD 数据外的所有临床参数的随机森林模型的AUC为 94.7%。使用自助法进行的内部验证显示出了合理的 AUC（69.6-85.8%）。使用 BD 数据进行分析时略微提高了模型拟合度。外部验证表明，逻辑回归、分类树分析和随机森林模型（均不含 BD；分别为 70.9%、67.3% 和 68.5%）具有相当的 AUC。研究的不足之处包括大量参与者的基线数据不完整，以及外部验证队列的评估有限。
随机森林模型
综上所述，利用年龄、总 IPSS 和尿流测量数据可以在术前预测前列腺手术的结果，IPSS 的预后阈值为16，Qmax 为13毫升/秒。
原始出处：
Hiroki Ito， Kentaro Sakamaki， Grace J Young et al. Predicting Prostate Surgery Outcomes from Standard Clinical Assessments of Lower Urinary Tract Symptoms To Derive Prognostic Symptom and Flowmetry Criteria. Eur Urol Focus. Jul 2023
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