RARP术后尿失禁预测模型

基于年龄、BMI和神经保留等变量的逻辑回归模型，系统评价了当前预测工具的准确性与偏倚风险。

Huang, Jiaguo · Sun, Ji · Fan, Yi · Guo, Chuan

Journal of Robotic Surgery 2024

参数信息

模型性能AUC范围

0.64–0.98

尿失禁发生率

6–20 %

技术优势

明确常用预测因子

系统梳理了年龄、BMI和神经保留等最常纳入模型的变量，为后续模型开发提供参考。

揭示性能范围

模型AUC从0.64到0.98，提示部分模型具有良好区分度，但整体表现不稳定。

指出偏倚问题

所有纳入研究均存在高偏倚风险，警示当前证据等级有限，临床使用需谨慎。

应用场景

• 前列腺癌手术风险评估：医生可结合预测模型量化尿失禁风险，帮助患者权衡手术利弊。
• 术后功能恢复预测：提前预估功能恢复轨迹，针对性安排盆底康复等干预措施。
• 机器人手术规划：神经保留等术中决策可参考模型预测，优化手术方式选择。