Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: 338 hastanın 124 (%36.7)'ü BPH, 132 (%39.1)'si PCa ve 82 (%24.3)'sinde prostatit patolojisi mevcuttu.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Prostat kanseri (PCa) tanısında inflamatuvar parametrelerin, özellikle monosit-lenfosit oranının (MLR) prediktif rolünü değerlendirmek amaçlandı. Gereç ve Yöntemler: Temmuz 2015 ile Temmuz 2019 arasında prostat biyopsisi yapılan hastaların verileri retrospektif olarak analiz edildi.Yaş, PSA, nötrofil-lenfosit oranı (NLR), platelet-lenfosit oranı (PLR), MLR ve histopatolojileri içeren veriler kaydedildi. Hastalar prostat biyopsi histopatolojisine göre benign prostat hiperplazisi (BPH), PCa ve prostatit olarak gruplandırıldı ve tüm değişkenler incelendi. Bulgular: 338 hastanın 124 (%36.7)'ü BPH, 132 (%39.1)'si PCa ve 82 (%24.3)'sinde prostatit patolojisi mevcuttu. PCa'lı hastalar daha yaşlıydı ve PCa olmayan hastalara kıyasla daha yüksek serum PSA, PLR, NLR ve MLR değerlerine sahipti. Metastatik hastalar dışlanarak yapılan karşılaştırmada sadece serum PSA ve MLR değerleri istatistiksel olarak yüksek kaldı. Tüm kohortta her üç parametre PCa'yı tahmin etmede anlamlı AUC'ye sahipken, metastatik hastaların çıkarıldığı kohortta yalnızca MLR PCa'yı tahmin etmede anlamlı AUC'ye sahipti. Çok değişkenli lojistik regresyon analizinde, sadece serum PSA ve MLR'nin PCa'nın anlamlı bağımsız prediktörleri olduğunu görüldü. Sonuç: PCa hastalarında tüm enflamatuar belirteçler yüksekti, ancak sadece MLR metastatik PCa hastaları çıkarıldıktan sonra da yüksek kaldı. Çok değişkenli modelde PSA ve yaş ile MLR kombinasyonu, PCa'nın anlamlı bağımsız prediktörüdür.
Abstract
Objective: To evaluate the predictive role of the inflammatory parameters, especially monocyte-to-lymphocyte (MLR) ratio, on the diagnosis of prostate cancer (PCa). Meterial and Methods: The data of patients undergoing prostate biopsy between July 2015 and July 2019 were retrospectively analyzed. The data including age, PSA, neutrophil-to-lymphocyte (NLR), platelet-to-lymphocyte (PLR), MLR and histopathologies were recorded. Patients were grouped as benign prostatic hyperplasia (BPH), PCa and prostatitis according to PBx histopathology and all variables were analyzed. Results: Pathology results of 338 patients are as follows: 124 (36.7%) BPH, 132 (39.1%) PCa and 82 (24.3%) prostatitis. Patients with PCa were older and had higher serum PSA, PLR, NLR and MLR values compared to non-PCa patients. In the comparison made by excluding metastatic patients, only serum PSA and MLR values remained statistically high. All three parameters had significant AUC to predict PCa in entire-cohort, but only the MLR had significant AUC to predict PCa in the cohort which metastatic patients were excluded. Multivariate logistic regression analysis revealed that only serum PSA and MLR values were significant independent predictors of PCa. Conclusion: All inflammatory markers were high in PCa patients, but, only MLR value remained high after metastatic PCa patients were excluded. MLR combination with PSA and age in the multivariate model is significant independent predictor of PCa.