S'abonner

Prediction Model for Detrusor Underactivity via Noninvasive Clinical Parameters in Men With Benign Prostatic Hyperplasia - 09/12/25

Doi : 10.1016/j.urology.2025.07.021 
Yangyang Wu a, b, c, Kaikai Lv d, Yang Zhao c, Guorong Yang a, b, Xiaowei Hao a, b, Baohui Zheng a, b, Chao Lv a, b, Ziyan An a, b, Huixia Zhou a, c, Qing Yuan a, b, Tao Song a, b,
a Graduate School, Medical School of Chinese People’s Liberation Army (PLA), Beijing, China 
b Department of Urology, The Third Medical Centre, Chinese People’s Liberation Army (PLA) General Hospital, Beijing, China 
c Department of Pediatric Urology, Department of Senior Pediatrics, The Seventh Medical Centre, Chinese People’s Liberation Army (PLA) General Hospital, Beijing, China 
d Organ Transplant Center, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China 

Address correspondence to: Tao Song, M.D., Graduate School, Medical School of Chinese People’s Liberation Army (PLA), Beijing, China. Graduate School, Medical School of Chinese People’s Liberation Army (PLA) Beijing China

Résumé

Objective

To develop a clinical prediction model for detrusor underactivity (DU) in patients with benign prostatic hyperplasia (BPH).

Methods

A retrospective review was conducted on 546 individuals with BPH who had undergone urodynamic testing between January 2012 and May 2022. The bladder contractility index (BCI) was assessed using a pressure-flow study (PFS). Patients were categorized into DU (BCI <100, n = 196) and non-DU (BCI ≥100, n = 350) groups. Univariate logistic regression was initially performed to identify potential DU-related factors, followed by multivariate analysis to determine independent risk factors.

Results

A predictive model for DU in patients with BPH was developed using the coefficient of these independent risk factors. Among the 546 cases, 196 (35.9%) were diagnosed with DU. Older age, smaller prostate volume, lower urgency symptom score, lower incomplete emptying symptom score, higher straining symptom score, and lower maximum flow rate (Qmax) were identified as independent predictors of DU in patients with BPH. The model demonstrated an area under the curve of 0.78 (95% CI, 0.74-0.82), with internal validation yielding 0.75 (95% CI, 0.74-0.75).

Conclusion

We developed a predictive model that effectively estimates the DU probability in patients with BPH without requiring invasive pressure-flow study.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


 Yangyang Wu, Kaikai Lv, and Yang Zhao have contributed equally to this work.


© 2025  Elsevier Inc. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 206

P. 131-137 - décembre 2025 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Artificial Intelligence for Objective Assessment of Pediatric Uroflowmetry Curves
  • Ömer Barış Yücel, Ali Tekin, Sibel Tiryaki, Onur Mutlu, Ali Mert, İbrahim Ulman
| Article suivant Article suivant
  • Editorial Comment on “Prediction Model for Detrusor Underactivity via Noninvasive Clinical Parameters in Men With Benign Prostatic Hyperplasia”
  • Alexander Gomelsky

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.