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노태일 (고려대학교) 현창완 (고려대학교) 강하은 (고려대학교 의과대학) 진현정 (고려대학교) 태종현 (고려대학교) 심지성 (고려대학교) 강성구 (고려대학교) 성득제 (고려대학교) 천준 (고려대학교) 이정구 (고려대학교) 강석호 (고려대학교)
저널정보
대한암학회 Cancer Research and Treatment Cancer Research and Treatment 제53권 제4호
발행연도
2021.10
수록면
1,148 - 1,155 (8page)
DOI
10.4143/crt.2020.1068

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Purpose This study aimed to develop and validate a predictive model for the assessment of clinically significant prostate cancer (csPCa) in men, prior to prostate biopsies, based on bi-parametric magnetic resonance imaging (bpMRI) and clinical parameters. Materials and Methods We retrospectively analyzed 300 men with clinical suspicion of prostate cancer (prostate-specific antigen [PSA] ≥ 4.0 ng/mL and/or abnormal findings in a digital rectal examination), who underwent bpMRI-ultrasound fusion transperineal targeted and systematic biopsies in the same session, at a Korean university hospital. Predictive models, based on Prostate Imaging Reporting and Data Systems scores of bpMRI and clinical parameters, were developed to detect csPCa (intermediate/high grade [Gleason score ≥ 3+4]) and compared by analyzing the areas under the curves and decision curves. Results A predictive model defined by the combination of bpMRI and clinical parameters (age, PSA density) showed high discriminatory power (area under the curve, 0.861) and resulted in a significant net benefit on decision curve analysis. Applying a probability threshold of 7.5%, 21.6% of men could avoid unnecessary prostate biopsy, while only 1.0% of significant prostate cancers were missed. Conclusion This predictive model provided a reliable and measurable means of risk stratification of csPCa, with high discriminatory power and great net benefit. It could be a useful tool for clinical decision-making prior to prostate biopsies.

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