Validación prospectiva de un nomograma predictivo de la presencia de cáncer de próstata en pacientes que se someten a biopsia transrectal ecodirigida de 10 cilindros

Resumen

Introducción

la biopsia prostática transrectal ecodirigida es, hasta la fecha, la prueba ineludible en el diagnóstico del cáncer de próstata. Numerosas variables se han asociado de manera univariante y multivariante a la presencia de cáncer en la biopsia (tacto rectal [TR], antígeno prostático específico (PSA) sérico, fracción libre del PSA [PSAl/PSAt], etc.). Actualmente están en boga modelos matemáticos multivariantes que integran estas variables y que mejoran la capacidad predictiva del resultado de la prueba.

Objetivo

desarrollar un modelo matemático particular que estime la probabilidad de los pacientes, a quienes se indique una biopsia de próstata, de que esta sea positiva. Del mismo modo aplicarlo a pacientes ulteriores y evaluar su capacidad predictiva.

Material y método

incluimos 410 pacientes biopsiados de manera consecutiva por sospecha en el TR o por dos PSA séricos mayores de 4 ng/ml. La biopsia prostática se realizaba con toma de 10 cilindros. Se excluyeron los pacientes con PSA > 20 y aquellos con biopsias previas. Las variables registradas en cada paciente eran: edad, PSA total- fracción libre de PSA, volumen prostático, volumen de la zona transicional, densidad del PSA, densidad del PSA respecto de la zona transicional, TR, presencia de hallazgos sugestivos de cáncer durante la ecografía transrectal (nódulos hipoecoicos). La validación externa prospectiva se llevó a cabo con 185 pacientes con idénticos criterios de inclusión.

El análisis estadístico consta de cuatro fases: un estudio univariante, uno multivariante por regresión logística mediante el cual se desarrolla el nomograma, una validación interna y una validación externa prospectiva. Se utilizaron los programas S-Plus^® y SPSS 12.0^® para el desarrollo matemático.

Resultados

las variables que, en el modelo multivariante, se asociaban de manera independiente y significativa a la presencia de cáncer fueron: la edad, el TR, el volumen de la zona transicional, el PSA-densidad y la presencia de nódulos hipoecoicos durante la ecografía transrectal. Con dichas variables se desarrolló un modelo matemático gráfico, nomogra- ma; dicho nomograma tenía una bondad de ajuste del 84%. Se procedió a la validación con una muestra externa en el que objetivamos un índice de concordancia del 73%.

Conclusión

desarrollamos una herramienta matemática con una capacidad predictiva y ajuste satisfactorios que permite, con una alta tasa de aciertos, conocer el resultado de la biopsia de próstata.

Abstract

Introduction

Ultrasound-guided transrectal prostate biopsy is currently an indispensable test for diagnosing prostate cancer. Many variables have been related to the presence of cancer in the biopsy (e.g. digital rectal examination [DRE], serum levels of prostatespecific antigen [PSA], free PSA fraction [PSAI/PSAt]). Multivariate mathematical models integrating these variables (nomograms, artificial network models) and improving the capacity to predict tests results are currently available.

Objective

To develop a nomogram for predicting the probability of a positive prostate biopsy in patients in whom this test is requested, and to use such nomogram in subsequent patients to assess its predictive ability.

Material and methods

A total of 410 consecutive patients undergoing biopsy due to a suspicious digital rectal examination or two serum PSA values higher than 4 ng/mL were enrolled into the study. Ten cores were taken in the prostate biopsy. Patients with both PSA levels >20 ng/ml and prior biopsies were excluded. The following variables were recorded in each patient: age, total PSA, free PSA fraction, prostate volume, transition zone volume, PSA density, PSA density adjusted by transition zone volume, digital rectal examination, and findings suggesting cancer during transrectal ultrasound (hypoechogenic nodules). Prospective external validation was performed with 185 patients who met the same inclusion criteria.

Statistical analysis consisted of four phases: a univariate study, a multivariate logistic regression study which was used to develop the nomogram, internal validation, and prospective external validation. S-Plus#r Programme Design and SPSS 12.0#r software was used for the procedure.

Results

Variables found to be independently and significantly associated to the presence of cancer included age, digital rectal examination, trnsition zone volume, PSA density, and the presence of hypoechogenic nodules during transrectal ultrasound. Such variables were therefore used to develop the nomogram. The goodness-of-fit of the nomogram was 84%. Validation with an external sample showed a 73% concordance index.

Conclusion

A nomogram having a satisfactory predictive ability and fit that allows for predicting the prostate biopsy result with a high accuracy rate was developed.