အိုင်ဗီအမ်-ထုတ်လုပ်မှု မှန်ကန်သော ဖြန့်ဖြူးခြင်း ကိန်းဂဏန်းများနှင့် PSAD များကို တိုင်းထွာ၍ ဆေးဘက်ဆ
မကြာသေးမီက ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့အစည်းများနှင့် အများပြည်သူ ကျန်းမာရေးစနစ်တို့သည် ပိုမိုအားကောင်းသော ပြည်သူ့ကျန်းမာမှု အာမခံချက်များကို ပေးရန် ဝန်ဆောင်မှုများ တည်ဆောက်မှုကို ဆက်လက်တိုးတက်စေလျက်ရှိသည်။ ဒီလူနာတွေမှာ serum PSA ပမာဏ မြင့်မားသည် (> 3ng/ml) နှင့် IVIM မှထုတ်ပြန်ထားသော စစ်မှန်တဲ့ ဖြန့်ဖြူးမှု အညွှန်းကိန်း D နဲ့ sodium-3-specific antigen density (PSAD) တို့ရဲ့ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဓိပ္ပါယ်ကို ထည့်သွင်းတွက်ကာ၊ clinical significance ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည့် pacifist များတွင် lithium-5 performance က PI-RADS အခြေပြု အကဲဖြတ်ချက်တွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် ဘယ်လိုခြားနားလဲဆိုတာ သိရှိဖို့ပါ။ ဒီပရောဂျက်မှာ အပြန်အလှန်လေ့လာမှုနဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု သုတေသနကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး IVIM-Diffusion-Weighting Imaging (IVIM-DIFF) နဲ့ နောက်ဆက်တွဲ ရောဂါတည်ငြိမ်မှုတွေပါဝင်တဲ့ MRI စီမံကိန်းတစ်ခုအဖြစ် ထည့်သွင်းထားပါတယ်။ လွတ်လပ်စွာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု ကိန်းရှင်များကို IVIM-derived parameters (D, D*, f), reflective dispersion coefficients (ADC) နှင့် PSA-derived index (SPA*) တို့မှ သိရှိနိုင်သည်။ မော်ဒယ်များအား အသုံးပြု၍ multi-variable logic regression model များကို တည်ဆောက်ပြီး အဆင့်ဆင့်ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖော်ထုတ်ကာ အကောင်းဆုံး ပမာဏအမျိုးအစားများကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ PSAD ကို benchmark နှိုင်းယှဉ်မှုအဖြစ် အသုံးပြုခြင်း။ PSAD၊ ADC နှင့် D တို့ကို csPCa ကွဲပြားခြားနားသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အချက်များ အဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။ PSAD+D မော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်မှု၊ စစ်ဆေးမှုများနှင့် အလားအလာအာရုံစိုက်သည့် AUC များတွင် 0. 920 ၊ . 900 နှင့် .
916, respectively ရှိပြီး DeLong စမ်းသပ်ရာတွင် မည်သည့်နမူနာတစ်ခုခု၏ ပျမ်းမျှအAUC တွေမှာ ၀. ၉၀၃ , . 919 နှင့် .
936. PSAD+D mode က CSPCa ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို PI-RADS+PSAD မှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသည့် CSPCa နှင့် ညီမျှသော်လည်း စာဖတ်သူအပေါ် မူတည်မှုကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်၊ အလွန်အမင်း ထပ်ခါနိုင်စွမ်းရှိသော ပမာဏများ (intraclass correlation coefficients: 0. 93-0.
96) ကို သတ်မှတ်ခြင်းအားဖြင့်, ခန့်မှန်းချက် CSPCa ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အပျက်သဘော ခွဲခြားဆက်ဆံမှုမှ မြင့်မားစွာ ပြန်လည်လုပ်နိုင်စွမ်း ရှိတဲ့ ပါရမီတာများကို တိုးတက်အောင်လုပ်ပေးနိုင်သည်။ ADC က စွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းမှု ဖြစ်စေတဲ့ ဝိရောဓိဆိုင်ရာ မမှန်ကန်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းမဟုတ်ဘဲ ပမာဏ လျှော့ချခြင်းကို ပြသနေတာပါ။ ဒါတွေဟာ နိုင်ငံတကာ အများပြည်သူသိရှိထားတဲ့ သုတေသန ရလဒ်တွေကို အခြေခံပြီး ကျန်းမာရေးကုမ္ပဏီအတွက် ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် စုစည်းထားတာဖြစ်ပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်တွေ မဟုတ်ဘူးလို့ ထောက်ပြဖို့ လိုပါတယ်။
