Desenvolvimento de um novo nomograma para prever câncer de próstata clinicamente significativo com o índice de saúde da próstata e ressonância magnética multiparamétrica

Introdução: Na biópsia da próstata, a ressonância magnética multiparamétrica (mpMRI) e o Índice de Saúde da Próstata (PHI) permitiram a previsão de câncer de próstata clinicamente significativo (csPCa). Métodos: Para prever a probabilidade de csPCa, criamos um nomograma baseado em um modelo multivariado que incluiu PHI e mpMRI. Avaliamos 315 homens que estavam agendados para biópsias de próstata. Resultados: Utilizamos o Sistema de Relato e Dados de Imagem da Próstata versão 2 (PI-RADS V2) para avaliar mpMRI e otimizar o teste de PHI antes da biópsia. A análise univariada mostrou que csPCa pode ser identificado por PHI com um valor de corte de 77,77, PHID com 2,36 e PI-RADS com 3 como o melhor limite. Modelos logísticos multivariáveis para prever csPCa foram desenvolvidos usando PI-RADS, PSA livre (fPSA), PHI e volume da próstata. Um modelo multivariado que incluiu PI-RADS, fPSA, PHI e volume da próstata teve a melhor precisão (AUC: 0,882). A análise da curva de decisão (DCA), que foi realizada para verificar a aplicabilidade clínica do nomograma, mostrou uma vantagem ideal (13,35% maior do que o modelo que inclui apenas PI-RADS). Discussão: Em conclusão, o nomograma baseado em PHI e mpMRI é uma ferramenta valiosa para prever csPCa enquanto evita biópsias desnecessárias tanto quanto possível.