目的基于前列腺特异性抗原（PSA）等指标，建立能够预测前列腺穿刺活检结果的数学模型。方法收集2009年7月至2015年3月在解放军总医院进行前列腺穿刺活检患者的年龄、前列腺体积、游离PSA（fPSA）和总PSA（tPSA）等临床资料。所有研究对象中随机选择80％为建模组，其余20％为验证组。在建模组中利用单因素和多因素Logistic分析筛选出预测前列腺癌的独立性影响因素，构建回归方程，并以此为基础建立预测前列腺穿刺结果的数学模型。利用受试者工作特征（receiveroperatingcharacteristic,ROC）曲线评估该模型对前列腺癌的诊断价值，并与临床常用的PSA及其相关参数比较诊断价值的差异。结果选取资料完整且tPSA100ng／ml以下的患者纳入研究，共958例。其中建模组767例（tPSA4～20ng／ml者587例），验证组191例。在建模组中，将所有指标纳入单因素和多因素Logistic回归分析，发现年龄、tPSA和前列腺体积是前列腺癌独立的预测因素。将所有指标（包括fPSA）纳入回归方程，构建数学模型Y=-4．765＋0．074×（年龄）4-0．057×（tPSA）＋0．052×（fPSA）-0．029×（前列腺体积）。在建模组和验证组中，ROC曲线分析显示该模型预测前列腺癌的ROC曲线下面积高于tPSA、f／tPSA和PSA密度。取Y=-0．076，即约登指数最大值作为本模型最佳临界值，预测前列腺癌的灵敏度为76．2％、特异度为76．6％、阳性预测值76．5％、阴性预测值76．3％。结论本预测模型与单独应用PSA及其相关参数相比具有更高的诊断价值，并且可以在不增加患者检查项目的前提下提高预测前列腺癌的能力。
