RESUMO Objetivo: desenvolver um modelo preditivo para estimar a probabilidade de câncer prostático previamente à biópsia. Métodos: de setembro de 2009 até janeiro de 2014, 445 homens foram submetidos à biópsia prostática em um serviço de radiologia. Pacientes com doenças que pudessem comprometer a análise de dados, submetidos à ressecção prostática ou usando inibidores de 5-alfa-redutase foram excluídos do estudo. Dessa forma, 412 pacientes foram selecionados. Variáveis incluídas no modelo foram idade, antígeno prostático específico (PSA), toque retal, volume prostático e achados ultrassonográficos anormais. Curvas de Características Operacionais (ROC) foram construídas e áreas sob a curva foram calculadas, assim como os Valores Preditivos Positivos (VPP) do modelo. Resultados: dos 412 homens, 155 (37,62%) tinham câncer de próstata (CAP). A média da idade foi 63,8 anos, a mediana do PSA foi 7,22ng/ml. Além disso, 21,6% e 20,6% dos pacientes apresentou anormalidades no toque retal e imagem sugestiva de câncer pela ultrassonografia, respectivamente. A mediana do volume prostático e da densidade do PSA foram 45,15cm3 e 0,15ng/ml/cm3, respectivamente. Análises univariada e multivariada demonstraram que apenas cinco fatores de risco estudados são preditores de CAP no estudo (p<0,05). A densidade de PSA foi excluída do modelo (p=0,314). A área sob a curva ROC para predição de CAP foi 0,86. O VPP foi 48,08% para sensibilidade de 95% e 52,37% para sensibilidade de 90%. Conclusão: Os resultados indicam que informações clínicas, laboratoriais e ultrassonográficas, além de serem facilmente obtidas, podem estratificar melhor o risco de pacientes que serão submetidos à biópsia prostática.
ABSTRACT Objective: to develop a predictive model to estimate the probability of prostate cancer prior to biopsy. Methods: from September 2009 to January 2014, 445 men underwent prostate biopsy in a radiology service. We excluded from the study patients with diseases that could compromise the data analysis, who had undergone prostatic resection or used 5-alpha-reductase inhibitors. Thus, we selected 412 patients. Variables included in the model were age, prostate specific antigen (PSA), digital rectal examination, prostate volume and abnormal sonographic findings. We constructed Receiver Operating Characteristic (ROC) curves and calculated the areas under the curve, as well as the model's Positive Predictive Value (PPV) . Results: of the 412 men, 155 (37.62%) had prostate cancer (PC). The mean age was 63.8 years and the median PSA was 7.22ng/ml. In addition, 21.6% and 20.6% of patients had abnormalities on digital rectal examination and image suggestive of cancer by ultrasound, respectively. The median prostate volume and PSA density were 45.15cm3 and 0.15ng/ml/cm3, respectively. Univariate and multivariate analyses showed that only five studied risk factors are predictors of PC in the study (p<0.05). The PSA density was excluded from the model (p=0.314). The area under the ROC curve for PC prediction was 0.86. The PPV was 48.08% for 95%sensitivity and 52.37% for 90% sensitivity. Conclusion: the results indicate that clinical, laboratory and ultrasound data, besides easily obtained, can better stratify the risk of patients undergoing prostate biopsy.
