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为解决传统列线图无法判断前列腺外侵犯（EPE）侧别且未充分纳入多参数 MRI 数据的问题，研究人员开展了关于预测手术病理中 EPE 侧别相关因素及开发侧别 EPE 风险计算器的研究，结果表明 PSA 等因素与之相关，有助于手术规划。
背景：传统列线图可提示前列腺外侵犯（EPE）的存在，但无法告知其侧别，这对手术规划至关重要，且传统列线图未充分整合多参数磁共振成像（mpMRI）数据。本研究评估了手术病理中 EPE 侧别的预测因素，包括 MRI 特征，并开发了 EPE 侧别风险计算器。
方法：这是一项回顾性队列研究，研究对象为 2018 年 7 月至 2022 年 11 月间在 11 家医院医疗系统中，于前列腺癌根治术（RP）前行 mpMRI 评估的患者。术前根据最高活检 Gleason 分级组（GG）、最高前列腺影像报告和数据系统（PIRADS）评分的病灶、病灶数量及癌体积，采用分层系统确定优势侧。对总体 EPE、优势侧 EPE 和非优势侧 EPE 进行单变量和多变量逻辑回归分析，并通过留一法和校准曲线完成内部验证。
结果：RP 中，53%（317/601）的患者被发现存在 EPE。侧别特异性因素（PIRADS、GG、邻接情况）仅与相应侧别的 EPE 相关。模型中与优势侧和非优势侧 EPE 相关的最终变量包括年龄、对数前列腺特异性抗原密度（PSAD）、侧别特异性 PIRADS 5、侧别特异性 GG3 - 5 以及系统穿刺阳性率。优势侧和非优势侧 EPE 的曲线下面积（AUC）分别为 0.77（95% 置信区间 0.73 - 0.80）和 0.79（95% 置信区间 0.74 - 0.84）。MRI 识别的邻接情况和前列腺健康指数（PHI）并未提高模型的区分度。风险计算器可在
https://rossnm1.shinyapps.io/PredictionOfEPELaterality/在线获取。
结论：前列腺特异性抗原（PSA）、侧别特异性 PIRADS、侧别特异性 GG 以及系统穿刺阳性率与 RP 中 EPE 侧别相关，并被纳入风险计算器，以辅助 RP 时的手术规划和保留神经决策。
