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Kombination aus multiparametrischer MRT und ERSPC Risikokalkulator: Entwicklung eines Nomogramms zur Prädiktion signifikanter Prostatakarzinome
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Autoren
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J.P. Radtke
- Urologische Universitätsklinik Heidelberg, Heidelberg, Germany; Abteilung Radiologie Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany
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M. Wiesenfarth
- Abteilung für Biostatistik Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany
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C. Kesch
- Urologische Universitätsklinik Heidelberg, Heidelberg, Germany
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M. Freitag
- Abteilung Radiologie Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany
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C. Alt
- Universitätsklinikum Düsseldorf, Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf, Germany
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W. Roth
- Universitätsmedizin Mainz, Institut für Pathologie, Mainz, Germany
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K. Wieczorek
- Universität Heidelberg, Institut für Pathologie, Heidelberg, Germany
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C. Stock
- Universität Heidelberg, Institut für Medizinische Biometrie und Informatik, Heidelberg, Germany
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S. Duensing
- Urologische Universitätsklinik Heidelberg, Heidelberg, Germany
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M.C. Roethke
- Abteilung Radiologie Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany
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D. Teber
- Urologische Universitätsklinik Heidelberg, Heidelberg, Germany
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H.-P. Schlemmer
- Abteilung Radiologie Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany
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M. Hohenfellner
- Urologische Universitätsklinik Heidelberg, Heidelberg, Germany
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D. Bonekamp
- Abteilung Radiologie Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany
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B. Hadaschik
- Urologische Universitätsklinik Heidelberg, Heidelberg, Germany; Universitätsklinikum Essen, Urologische Universitätsklinik, Essen, Germany
| Veröffentlicht: | 19. April 2017 |
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Gliederung
Text
Fragestellung: Die multiparametrische MRT (mpMRT) gewinnt zur Diagnostik von Prostatakarzinomen (PCa) zunehmend an Bedeutung und verbessert die Diagnose von signifikanten Prostatakarzinomen (SPCa) (Gleason-score ≥3+4). Zudem kann die Entscheidungsfindung zur Biopsie basierend auf European Randomised study of Screening for PC (ERSPC) Risikokalkulatoren (RC) helfen, Limitationen des PSA-Screenings zu attenuieren. Wir kombinierten die präbioptische mpMRT mit ERSPC RC-Parametern und entwickelten zwei Nomogramme um das individuelle Patientenrisiko vor Biopsie für Patienten ohne vorherige und nach vorheriger TRUS-Biopsie vorherzusagen.
Methodik: Retrospektiv wurden klinische Parameter von 1159 Männern (Biopsie-naïv oder nach vorheriger Biopsie) evaluiert, die zwischen 2012 und 2015 eine mpMRT vor einer MRT/TRUS-Fusionsbiopsie erhielten. Zur Entwicklung von Nomogrammen wurden multivariate Regressionsanalysen genutzt. Mittels multivariater Regressionsanalyse wurden signifikante Vorhersageparameter eines sPCa analysiert und die Nomogramme gebildet. Die Präzision der neuen Nomogramme wurde mit dem ERSPC-RC3 (für Biopsie-naïve Männer) und RC4 (für Patienten nach vorheriger Biopsie) sowie dem PI-RADSv1.0 Score mittels Receiver operating characteristics (ROC) verglichen. Die Kalibrierung der Nomogramme sowie Net Decision Curve und Reduction Curve Analysen wurden durch interne Validierung analysiert.
Ergebnis: PSA, Prostatavolumen, Digital-rektale Untersuchung und PI-RADS waren signifikante Prädiktoren und wurden zusammen mit dem Alter in die Nomogramme inkludiert. Die ROC Area under the curve (AUC) des Nomogramms für nicht-biopsierte Patienten war signifikant größer (0.83), verglichen mit ERSPC RC3 (0.81), und PI-RADS (0.76). Gleichzeitig war die Diskrimination des Nomogramms für zuvor biopsierte Männer (0.81) größer als für ERSPC RC4 (0.66) und PI-RADS (0.78). Der Benefit der Nomogramme zur Entscheidung für eine Prostatabiopsie war größer als für die ERSPC RCs und PI-RADS. Zeitgleich ermöglichten die Nomogramme die größte Reduktion unnötiger Biopsien.
Schlussfolgerung: Die neu gebildeten Nomogramme, die ERSPC RC Parameter und PI-RADS kombinieren, waren in vorliegender Analyse signifikant besser als die ERSPC RCs und mpMRT allein und zeigten einen messbaren Benefit in der Entscheidungsfindung zur Prostatabiopsie bei Männern mit Verdacht auf ein Prostatakarzinom.
