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*Divisione di Urologia, Ospedale di Fidenza, Parma (Italy)

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Presentazione sul tema: "*Divisione di Urologia, Ospedale di Fidenza, Parma (Italy)"— Transcript della presentazione:

1 *Divisione di Urologia, Ospedale di Fidenza, Parma (Italy)
Nomogramma per identificare alla biopsia prostatica ripetuta solo i Tumori Prostatici Significativi Luigi Benecchi, Michele Potenzoni*, Anna Maria Pieri*,Carmelo Destro Pastizzaro*, Daniel Martens*, Antonio Savino*, Andrea Parti*, Roberto Arnaudi*, Nicoletta Uliano*, Domenico Potenzoni*, Francesca Bocchi, Laura Perucchini, Matteo Quarta, Fabrizio Russo, Mario Tonghini, Carlo Del Boca. Divisione di Urologia, “Istituti Ospitalieri di Cremona”, Cremona (Italy) *Divisione di Urologia, Ospedale di Fidenza, Parma (Italy) Scopo dello studio Molti studi hanno dimostrato un’associazione tra la cinetica del PSA e tumori prostatici significativi. Lo scopo di questo studio è quello di sviluppare un modello matematico predittivo della presenza di un tumore prostatico ad alto grado (HG PCa) alla biopsia prostatica ripetuta, modello incorporante l’accelerazione del PSA. 1 Metodi Questo studio è stato condotto sui dati di 362 pazienti che dal 2001 al 2010 sono stati sottoposti a biopsia prostatica ripetute e nei quali fossero disponibili 3 precedenti misurazioni del PSA per il calcolo di “PSA acceleration”. Abbiamo sviluppato un modello matematico basato sulla regressione logistica per la predizione di tumore prostatico ad alto grado (Gleason score 7-10) alla biopsia ripetuta. Tale modello matematico è basato sull’età, familiarità per tumore prostatico, esplorazione digitale rettale (DRE) , PSA, percentuale di PSA libero (%freePSA), PSA density e PSA acceleration. Risultati Alla biopsia ripetuta in 105 (29%) casi venne riscontrato un tumore prostatico, di questi in 45casi (13%) il tumore è risultato ad alto grado (Gleason score da 7 a 10). Il modello finale ottenuto applicando la backward stepwise alla regressione logistica prevede le seguenti variabili: %freePSA, DRE, familiarità per ca prostata, PSA density e PSA acceleration. Sui dati ottenuti da tale modello abbiamo elaborato il relativo nomogramma per un facile calcolo del rischio di tumore prostatico alla biopsia ripetuta (Figura 1). Il nomogramma è risultato ben calibrato (figura 2) ed alla ROC analisi l’area sotto la curva (AUC) è risultata di 0.774, migliore di quella ottenibile singolarmente dai vari fattori. 1. Schröder F H, Hugosson J, Roobol M J, Tammela TLJ, Ciatto S., et al.: Screening and Prostate-Cancer Mortality in a Randomized European Study. N Eng J Med 2009; 360; 2. Albertsen PC. The face of high risk prostate cancer. World J Urol 2008; 26:205–10. 3. Marberger M.: Prostate Cancer 2008: Challenges in Diagnosis and Management Eur Urol supplements 8 ( 2009) 89–96. 4. Benecchi L., Pieri A. M., Destro Pastizzaro C., Potenzoni M.: Evaluation of Prostate Specific Acceleration for Prostate Cancer Diagnosis. J Urol 2011; 185: 5. Benecchi L., Pieri A. M., Destro Pastizzaro C., Potenzoni M.: 2050 Nomogram for predicting a positive prostate biopsy BASED UPON PSA ACCELERATION. J Urol 2010 Vol. 183, No. 4, Supplement 796. 6. F. E. Harrel: Regression modelling strategies Springer New York, chapter 5 pag 7. Thompson IM, Ankerst DP, Chi C et al. Assessing prostate cancer risk: results from the Prostate Cancer Prevention Trial. J Natl Cancer Inst 2006; 98: 529–34 8. Hernandez D. J., Misop Han M., Humphreys E. B, Mangold L. A., Taneja S.S., Childs S. J. , Bartsch G.and Partin A. W.: Predicting the outcome of prostate biopsy: comparison of a novel logistic regression-based model, the prostate cancer risk calculator, and prostate-specific antigen level alone 2008 BJU 103 , 609 – 614 9. Khatami A, Aus G, Damber JE, Lilja H, Lodding P, Hugosson J. PSA doubling time predicts the outcome after active surveillance in screening-detected prostate cancer: results from the European randomized study of screening for prostate cancer, Sweden section. Int J Cancer 2007;120:170–4 10. Klotz L. Active surveillance for prostate cancer: for whom? J Clin Oncol 2005;23:8165–9 11. Stacy Loeb, Anna Kettermann, Luigi Ferrucci, Patricia Landis a, E. Jeffrey Metter , H. Ballentine Carter: PSA Doubling Time Versus PSA Velocity to Predict High-Risk Prostate Cancer: Data from the Baltimore Longitudinal Study of Aging.Eur Urol 54 ( ) 1073–1080 Conclusioni Gli uomini che sono sottoposti a biopsia prostatica ripetuta hanno un elevato rischio di overdiagnosis di tumore prostatico indolente. Abbiamo sviluppato un modello matematico per la predizione del tumore ad alto grado (Gleason score 7-10) alla biopsia ripetuta che include %freePSA, DRE, familiarità per ca prostata, PSA density e PSA acceleration


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