超越尿动力学：男性下尿路症状逼尿肌活动低下的无创诊断新探索

为评估男性下尿路症状（LUTS）中逼尿肌活动低下（DU）的无创诊断方法，研究人员进行系统回顾，发现其有潜力但需完善。

　　在泌尿系统的健康领域，男性下尿路症状（Lower Urinary Tract Symptoms，LUTS）一直是困扰众多患者的难题，其中逼尿肌活动低下（Detrusor Underactivity，DU）更是近年来备受关注。然而，当前针对 DU 的诊断面临诸多困境。一方面，DU 缺乏标准化的定义和普遍认可的诊断标准，国际尿控协会（International Continence Society，ICS）虽给出过定义，但仍存在不明确之处。另一方面，目前诊断 DU 的金标准 —— 侵入性尿动力学检查（Urodynamics，UDS），包括膀胱测压和压力 - 流率研究（Pressure Flow Study，PFS），不仅耗时、存在感染风险，还因成本较高且需要专业人员操作，导致患者接受度不高。正因如此，开发新的无创诊断方法迫在眉睫。

为了解决这些问题，来自华沙医科大学（Medical University of Warsaw）的 Karolina Garbas 等人开展了一项关于男性 LUTS 中 DU 无创诊断方法的系统回顾研究。该研究成果发表在《BMC Urology》上，为临床诊断 DU 提供了新的思路和参考。

在研究方法上，研究人员首先依据 PRISMA 声明，在 PubMed、Scopus 和 Web of Science 数据库中进行系统检索，筛选出 2000 年后发表的、英文撰写的、针对男性非神经源性 LUTS 中 DU 无创诊断方法的原创研究。筛选过程严格遵循 PICO 框架，最终纳入 18 项研究，涉及 7390 名患者，其中 3194 名被诊断为 DU。随后，研究人员对这些研究的数据进行提取和整理，聚焦于研究特征、诊断方法及准确性，并使用 QUADAS - 2 工具评估研究的偏倚风险。

研究结果主要体现在以下几个方面：

1. 各类诊断方法的表现
   • 症状问卷：DUA 症状问卷（DUA Symptom Questionnaire，DUA - SQ）表现出色，其敏感性高达 95.8%。该问卷通过询问勃起功能障碍、排尿时间长、夜尿、腹胀、排尿感觉、用力排尿、肠道功能障碍和尿流弱等八个问题，根据患者对症状严重程度的反馈进行评分，得分超过 45 分对预测 DU 有较高价值。
   • 超声参数：超声测量相关参数也具有一定价值。如逼尿肌壁厚度（Detrusor Wall Thickness，DWT）与膀胱容量（Bladder Capacity，BC）联合检测时，DWT≤1.23mm 且 BC>445mL 对 DU 诊断的特异性可达 100%，但敏感性仅 42%；而逼尿肌肌肉厚度（Detrusor Muscle Thickness，DMT）与膀胱壁厚度（Bladder Wall Thickness，BWT）的比值（DMT/BWT×100）%，在最大膀胱测压容量（Maximal Cystometric Capacity，MCC）的 20% 处测量，小于 47.5% 时，敏感性超 86%，特异性约 64%。
   • 尿流率分析（Uroflowmetry，UFL）：多项 UFL 参数被用于诊断 DU。例如，“锯齿状” 和 “中断” 波形在区分 DU 与膀胱出口梗阻（Bladder Outlet Obstruction，BOO）患者时，敏感性为 80%，特异性为 87.2%；膀胱排空效率（Bladder Voiding Efficiency，BVE）在不同研究中表现各异，在男性 80 岁以上人群中，UFL 测量排尿效率高于 46% 时，诊断 DU 的敏感性可达 93%，但特异性为 60%。
   • 生物标志物：血清脂联素和尿 NO/ATP 比值等生物标志物也展现出诊断潜力。血清脂联素水平低于 79μg/mL 时，诊断 DU 的敏感性为 79%，特异性为 90%；尿 NO/ATP 比值大于 2.06 时，敏感性和特异性均超 88%。
   • 人工智能（Artificial Intelligence，AI）及相关模型：AI 在 DU 诊断中崭露头角。基于 UFL 数据建立的 AI 模型诊断 DU 的敏感性近 80%，特异性超 88%；还有研究利用 AI 开发的 UFL 相关参数，如第一峰值流速及其与 Qmax 的比值，也有良好的诊断性能，敏感性分别为 72% 和 76%，特异性分别为 86% 和 83%。此外，一些研究开发的列线图和评分模型也在 DU 诊断中发挥作用，不同模型基于年龄、前列腺体积（Prostate Volume，PV）、国际前列腺症状评分（International Prostate Symptom Score，IPSS）等不同参数组合，有一定的预测概率。
   
   
2. 偏倚风险评估：研究发现，多数前瞻性招募、回顾性分析的横断面研究在患者选择领域的偏倚风险较低，而回顾性横断面和病例对照研究偏倚风险较高。由于研究质量参差不齐且数据异质性大，无法进行荟萃分析，只能进行定性综合。

在研究结论与讨论部分，此次系统回顾全面分析了男性非神经源性 LUTS 中 DU 的无创诊断方法，发现这些方法各具优势与局限性。优势在于无创诊断方法为患者提供了更方便、安全的选择，部分方法如 DUA - SQ 问卷和超声测量相关参数等，在诊断 DU 方面展现出较高的敏感性或特异性，AI 技术的应用也为 DU 诊断带来新的方向。然而，目前的研究也存在诸多不足。多数研究为回顾性、单中心研究，且集中在亚洲地区，存在选择偏倚；部分研究未考虑药物对膀胱功能的影响，部分研究排除了病情严重的患者，限制了研究结果的适用性；此外，多数诊断方法缺乏外部验证，难以广泛应用于临床。

未来，需要进一步开展研究来完善这些无创诊断方法。一方面，要制定标准化的诊断标准，提高诊断的一致性和可靠性；另一方面，应开发能够评估逼尿肌无力程度的方法，以确定患者是否适合手术干预，并预测手术效果。同时，将多种现有技术结合，形成综合诊断算法，有望提升临床决策的准确性。这项研究为临床医生优化 DU 诊断策略提供了重要参考，也为后续研究指明了方向，推动了男性泌尿系统疾病诊断领域的发展。