KCI등재
임상적으로 유의미한 전립선암의 예측 향상을 위한 Prostate Health Index와 PI-RADS Version 2 조합의 유용성
저자
송완(Wan Song) ; 이충언(Chung Un Lee) ; 정재훈(Jae Hoon Chung) ; 강민용(Minyong Kang) ; 성현환(Hyun Hwan Sung) ; 전황균(Hwang Gyun Jeon) ; 정병창(Byong Chang Jeong) ; 서성일(Seong Il Seo) ; 전성수(Seong Soo Jeon) ; 이현무(Hyun Moo Lee)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
KDC
513
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
107-114(8쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
Purpose: To evaluate the performance of combining prostate health index (PHI) and Prostate Imaging Reporting and Data System version 2 (PI-RADSv2) for detection of clinically significant prostate cancer (csPCa).
Materials and Methods: We retrospectively reviewed patients who underwent prostate biopsy for elevated prostate-specific antigen (PSA) ≥2.5 ng/mL and/or abnormal digital rectal examination. Serum markers for PSA, free PSA (fPSA), and [-2] proPSA (p2PSA) were measured, and PHI was calculated as ([p2PSA/fPSA]×[PSA]<SUP>1/2</SUP>). Multiparametric magnetic resonance imaging was performed using a 3.0T scanner and scored using PI-RADSv2. csPCa was defined as either grade group (GG) ≥2 disease or GG1 cancer detected in >2 cores or >50% of positive on biopsy. Univariable and multivariable logistic regression modelling, along with receiver-operating characteristic (ROC) curve analysis was used to predict the probability of csPCa.
Results: Of the total 358 patients, 159 (44.4%) were diagnosed with csPCa. On univariable analysis, age, PSA density (PSAD), PHI and PI-RADSv2 were associated with csPCa. The area under the ROC curve (AUC) of baseline model incorporating age and PSAD was 0.663. The AUC of combining PHI and PI-RADSv2 to baseline model was higher than that of PHI alone to baseline model (0.884 vs. 0.807, p<0.0001) and PI-RADSv2 alone to baseline model (0.884 vs. 0.846, p=0.0002), respectively. If biopsy was restricted to patients with PI-RADS 5 as well as PI-RADS 3 or 4 and PHI ≥27, 36.0% of unnecessary biopsy could be avoided at the cost of missing 4.7% of csPCa.
Conclusions: The combination of PHI and PI-RADSv2 to baseline model incorporating age and PSAD had higher accuracy for detection of csPCa compared with PHI or PI-RADSv2 alone.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)