Valor preditivo da incorporação da estimativa de volume e extensão do câncer de próstata na ressonância magnética ao nomograma de Kattan para radioterapia externa

Abstract

Objetivo: Determinar se os resultados de exames de ressonância magnética (RM) e imagens espectroscópicas por RM podem melhorar as previsões feitas com o nomograma de Kattan para a radioterapia. Métodos: O conselho de revisão institucional aprovou este estudo retrospectivo de acordo com a HIPAA (Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro de Saúde dos Estados Unidos). Foram incluídos noventa e nove homens que se submeteram a RM endorretal e espectroscopia por RM antes da radioterapia por feixe externo para câncer de próstata (janeiro de 1998 a junho de 2007). Preditores lineares foram calculados com as variáveis de entrada da amostra do estudo e os coeficientes de Kattan originais. O preditor linear é um valor ponderado único que combina informações de todas as variáveis de previsão em um modelo em que o peso de cada valor é sua associação com o resultado. Dois radiologistas analisaram todas as imagens de RM de forma independente, para determinar a extensão da doença. Um terceiro leitor independente sanou as discrepâncias. A falha bioquímica foi definida como um nível sérico de antígeno específico da próstata no soro de 2 ng/mL (2 mg/L) ou mais acima do nadir. Modelos de Cox de risco proporcional foram usados para determinar as probabilidades de falha do tratamento (falha bioquímica) em cinco anos. Um modelo incluiu apenas os dados do nomograma de Kattan; o outro incorporou também os resultados de imagem. O desempenho de discriminação de todos os modelos foi determinado com análises de curva das características operacionais do receptor (ROC). Essas análises foram seguidas por uma avaliação de reclassificação de risco líquido. Resultados: As áreas sob a curva ROC para o nomograma de Kattan e o modelo que incorporava descobertas por imagens de RM foram de 61,1% (intervalo de confiança de 95%: 58,1%, 64,0%) e 78,0% (intervalo de confiança de 95%: 75,7%, 80,4%), respectivamente. A comparação de desempenho demonstrou que o modelo que incorporava resultados de exames de imagem teve desempenho significativamente melhor que o modelo com variáveis clínicas isoladamente (P <.001). De maneira geral, a inclusão de resultados de imagem levou à melhoria na classificação de risco de cerca de 28%, variando do mínimo de aproximadamente 16% ao máximo de 39%, dependendo da alteração de risco considerada importante. Conclusão: Os dados de imagem de RM melhoram a previsão de falha bioquímica com o nomograma de Kattan após radioterapia por feixe externo para câncer de próstata. O número necessário de imagens para melhorar a previsão de falha bioquímica em um paciente variou de três a seis.

Purpose: To determine whether magnetic resonance (MR) imaging and MR spectroscopic imaging findings can improve predictions made with the Kattan nomogram for radiation therapy. Methods: The institutional review board approved this retrospective HIPAAcompliant study. Ninety-nine men who underwent endorectal MR and MR spectroscopy before external-beam radiation therapy for prostate cancer (January 1998 to June 2007) were included. Linear predictors were calculated with input variables from the study sample and the Kattan original coefficients. The linear predictor is a single weighted value that combines information of all predictor variables in a model, where the weight of each value is its association with the outcome. Two radiologists independently reviewed all MR images to determine extent of disease; a third independent reader resolved discrepancies. Biochemical failure was defined as a serum prostate- specific antigen level of 2 ng/mL (2 mg/L) or more above nadir. Cox proportional hazard models were used to determine the probabilities of treatment failure (biochemical failure) in five years. One model included only the Kattan nomogram data; the other also incorporated imaging findings. The discrimination performance of all models was determined with receiver operating characteristics (ROC) curve analyses. These analyses were followed by an assessment of net risk reclassification. Results: The areas under the ROC curve for the Kattan nomogram and the model incorporating MR imaging findings were 61.1% (95% confidence interval: 58.1%, 64.0%) and 78.0% (95% confidence interval: 75.7%, 80.4%), respectively. Comparison of performance showed that the model with imaging findings performed significantly better than did the model with clinical variables alone (P < .001). Overall, the addition of imaging findings led to an improvement in risk classification of about 28%, ranging from approximately a minimum of 16% to a maximum of 39%, depending on the risk change considered important. Conclusion: MR imaging data improve the prediction of biochemical failure with the Kattan nomogram after external-beam radiation therapy for prostate cancer. The number needed to image to improve the prediction of biochemical failure in one patient ranged from three to six.