Se han desarrollado múltiples herramientas que buscan predecir el riesgo de encontrar cáncer en pacientes con indicación de biopsia prostática. Diversos modelos predictivos conocidos como nomogramas han sido propuestos. Uno de los más importantes es el Prostate Cancer Prevention Trial Risk Calculator (PCPTRC), calculadora de riesgo que permite predecir la probabilidad de encontrar cáncer de próstata y enfermedad de alto grado. No obstante, esta herramienta carece de validación en cohortes con características heterogéneas. Este estudio realiza una validación externa del PCPTRC en una cohorte colombiana y determina su utilidad. Se realizó un estudio de corte transversal, involucrando una muestra de 410 pacientes que fueron llevados a biopsia de próstata, entre enero de 2008 y abril de 2013, en la Clínica Universitaria Colombia. Se valoraron las características operativas, las curvas de calibración, las pruebas de bondad de ajuste, y se creó un análisis de decisión para el calculador de riesgo. Estos valores se compararon con los resultados obtenidos al utilizar el antígeno prostático específico (PSA). Se encontró una prevalencia del 33% de cáncer de próstata y un PSA medio de 17 ng/ml. EL PCPTRC alcanzó una precisión de 0,55 para diagnóstico de cáncer y de 0,63 para alto grado. La calibración del modelo mostró sobrevaloración general. Los análisis de decisión limitan la utilidad del PCPTRC a valores entre el 30 y el 50%, pero su aplicación no aumentó el beneficio en selección de biopsiado respecto al uso del PSA. El análisis multivariado mostró pobre aplicabilidad del PCPTRC en la cohorte. El uso del PCPTRC en el diagnóstico de cáncer de próstata tiene utilidad marginal e inferior a otras ayudas diagnósticas como el PSA. Debe realizarse una adecuada validación externa de cada nomograma, en forma previa a su implementación clínica. Numerous tools aimed at predicting the risk of finding cancer in patients with an indication for a prostate biopsy have been developed, and a variety of predictive models known as nomograms have been proposed. One of the most important models is the Prostate Cancer Prevention Trial Risk Calculator (PCPTRC), a risk calculator that predicts the probability of finding prostate cancer and high-grade disease. However, this tool lacks validation in cohorts with heterogeneous characteristics. This study performs an external validation of PCPTRC in a Colombian cohort and assesses its performance. A cross sectional study was performed on a sample of 410 patients with suspicion of prostate cancer, who underwent prostate biopsy, between January 2008 and April 2013, at the Clínica Universitaria Colombia. An evaluation was carried out on the operating characteristics, calibration curves, goodness of fit test, and a decision analysis for the risk calculator was created. These values were compared with the results obtained using the prostate specific antigen (PSA) test. A prevalence of 33% of prostate cancer and a medium PSA of 17 ng/mL was found. The PCPTRC obtained a precision of 0.55 for cancer diagnosis and 0.63 for high-grade disease. The calibration of the model showed a general over-estimation. The decision analysis limited the usefulness of the PCPTRC to values between 30% and 50%, but its application did not increase the benefit of selecting for biopsies compared to the use of PSA. Multivariate analysis showed poor applicability of the PCPTRC in this cohort. The use of PCPTRC for the diagnosis of prostate cancer in our cohort has shown to be of marginal use, and is lower than other diagnostic tools, such as PSA. There should be an adequate external validation of each nomogram, prior to clinical implementation.