朱特選, 張衛(wèi)社*, 李 琪, 黃 健, 彭巧珍, 劉月蘭, 王為男, 吳新華, 張麗娟
1.中南大學(xué)湘雅醫(yī)院婦產(chǎn)科,長沙 410008 2.中南大學(xué)湘雅醫(yī)學(xué)院臨床醫(yī)學(xué)系,長沙 410013 3.中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院婦產(chǎn)科,長沙 410011
?
·論著·
妊娠期急性脂肪肝患者預(yù)后相關(guān)危險(xiǎn)因素分析及預(yù)測模型建立
朱特選1, 張衛(wèi)社1*, 李琪2, 黃健3, 彭巧珍1, 劉月蘭1, 王為男1, 吳新華1, 張麗娟3
1.中南大學(xué)湘雅醫(yī)院婦產(chǎn)科,長沙410008 2.中南大學(xué)湘雅醫(yī)學(xué)院臨床醫(yī)學(xué)系,長沙410013 3.中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院婦產(chǎn)科,長沙410011
[摘要]目的: 探討妊娠期急性脂肪肝(AFLP)患者預(yù)后相關(guān)的危險(xiǎn)因素,并建立預(yù)測模型。方法: 回顧性分析93例中南大學(xué)湘雅醫(yī)院和湘雅二醫(yī)院收治的AFLP患者,通過單因素和多因素Logistic回歸分析死亡預(yù)測因素,并建立預(yù)測模型,聯(lián)合比值比及受試者工作特征曲線(ROC曲線)比較不同因子的預(yù)測價(jià)值。結(jié)果: 單因素分析顯示國際標(biāo)準(zhǔn)化比值(INR)、總膽紅素(TBIL)、血肌酐(Scr)、血小板計(jì)數(shù)(PLT)以及出現(xiàn)肝性腦病是AFLP患者病死的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。多因素分析聯(lián)合各項(xiàng)危險(xiǎn)因素,以肝性腦病和PLT建立AFLP預(yù)后預(yù)測模型,其預(yù)測效能為87.0%,靈敏度為81.8%,特異度為76.8%。結(jié)論: TBIL、INR、Scr增加,PLT減少及出現(xiàn)嚴(yán)重肝性腦病是AFLP患者死亡的獨(dú)立危險(xiǎn)因素;建立的AFLP預(yù)后預(yù)測模型具有較高的預(yù)測效能。
[關(guān)鍵詞]妊娠期急性脂肪肝;危險(xiǎn)因素;預(yù)測價(jià)值;預(yù)測模型
妊娠期急性脂肪肝(acute fatty liver of pregnancy,AFLP)是妊娠晚期特有的致死性疾病,具有低發(fā)病率、高致死率的特點(diǎn)[1-3]。AFLP的發(fā)病率為1/170 000~1/6 000[1-2]。目前,國際上AFLP的病死率達(dá)12%~18%[4]。AFLP是妊娠合并肝病中導(dǎo)致母體死亡的第一病因,嚴(yán)重威脅孕產(chǎn)婦的生命安全。因此,AFLP是目前產(chǎn)科研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)[5-8]。本研究基于臨床多中心的AFLP患者資料進(jìn)行回顧分析,探討AFLP預(yù)后相關(guān)危險(xiǎn)因素,并嘗試建立預(yù)后預(yù)測模型,為 AFLP臨床診治提供決策依據(jù)。
1資料和方法
1.1一般資料選擇2006年11月—2015年8月中南大學(xué)湘雅醫(yī)院和湘雅二醫(yī)院收治的AFLP可疑患者135例,將其中符合國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)[9]和英國Swansea診斷標(biāo)準(zhǔn)[10]的93例患者納入研究。本研究通過中南大學(xué)湘雅醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會審核批準(zhǔn)。征得患者或家屬同意,并簽署相關(guān)知情同意書。收集其實(shí)驗(yàn)室資料和相關(guān)臨床資料,并隨訪分娩后3個(gè)月內(nèi)的生存情況。對一般資料進(jìn)行總結(jié)和分析,歸納疾病特征。同時(shí),為探討預(yù)后相關(guān)的危險(xiǎn)因素,將AFLP的相關(guān)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)[國際標(biāo)準(zhǔn)化比值(INR)、總膽紅素(TBIL)、血肌酐(Scr)、谷氨酶氨基轉(zhuǎn)移酶(ALT)、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶(AST)、血Na+濃度、血Ca2+濃度、白細(xì)胞計(jì)數(shù)(WBC)、血小板計(jì)數(shù)(PLT)、血紅蛋白濃度(HGB)、血糖(GLU)、尿酸(UA)及可能影響預(yù)后的妊娠相關(guān)因素(年齡、發(fā)病孕周、產(chǎn)后出血量、人工肝支持治療、合并肝性腦病、雙胎妊娠、經(jīng)產(chǎn)婦、圍產(chǎn)兒死亡、分娩方式)納入單因素Logistic回歸分析,進(jìn)而,將單因素Logistic回歸分析中有差異的指標(biāo)再納入多因素Logistic回歸分析,建立預(yù)后預(yù)測模型。
1.2AFLP的診斷
1.2.1國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)AFLP的國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)[9]主要包括:(1)妊娠晚期出現(xiàn)不明原因的惡心、嘔吐、厭食、乏力和上腹痛等消化道癥狀;(2)逐漸加深的黃疸以及ALT、AST輕中度升高;(3)伴有腎功能損害[UA、Scr或尿素氮(BUN)等升高];(4)早期出現(xiàn)凝血功能障礙,包括凝血酶原時(shí)間(PT)、凝血酶原活動(dòng)度(PTA)、部分凝血活酶時(shí)間(KPTT)、纖維蛋白原(FIB)等異常;(5)其他表現(xiàn):可伴有低血糖、高血氨、WBC增加,高血壓、心率過快,甚至神志改變;(6)肝臟影像學(xué)檢查:超聲/CT檢查可發(fā)現(xiàn)肝臟密度增高、回聲不均或均勻一致的密度減低等;(7)實(shí)驗(yàn)室檢查:排除各型原發(fā)性肝炎或其他病因?qū)е碌睦^發(fā)性肝損害;(8)肝組織活體檢查符合AFLP病理改變。
1.2.2Swansea診斷標(biāo)準(zhǔn)AFLP的Swansea診斷標(biāo)準(zhǔn)[10]是目前被歐洲多數(shù)學(xué)者公認(rèn)的最敏感的診斷標(biāo)準(zhǔn)(表1),在14項(xiàng)指標(biāo)中,有6項(xiàng)以上者即可確診。診斷AFLP 的敏感性為100%,特異性為57%;對肝細(xì)胞脂肪變性的陽性預(yù)測值為85%,陰性預(yù)測值為100%[11]。
診斷標(biāo)準(zhǔn):在排除其他可致肝損害疾病的情況下,符合上述6項(xiàng)或以上者即可診斷為AFLP
2結(jié)果
2.1兩種診斷標(biāo)準(zhǔn)對AFLP診斷效率的比較135例可疑AFLP患者中,11例因資料不全而排除, 10例因合并乙型病毒性肝炎或其他肝臟疾病而剔除,符合AFLP國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)患者114例。114例中93例同時(shí)符合Swansea診斷,另外21例僅符合Swansea診斷標(biāo)準(zhǔn)中的6項(xiàng)以下。兩種診斷標(biāo)準(zhǔn)的診斷效率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001)。AFLP國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)的敏感性為100.0%,特異性為32.3%,陽性預(yù)測值 81.6%,陰性預(yù)測值為100%。
2.2入選患者的一般資料93例患者中,孕產(chǎn)婦和新生兒病死率分別為11.8%(11/93)和17.2%(16/93),年齡19~41歲,平均年齡(27.5±5.0)歲;孕周28~42周,平均孕周(34.3±8.2)周。93例中,初產(chǎn)婦61例,經(jīng)產(chǎn)婦32例;單胎妊娠72例,雙胎妊娠21例;剖宮產(chǎn)終止妊娠70例,經(jīng)陰道分娩23例。圍產(chǎn)期主要并發(fā)癥為產(chǎn)后出血24例、肝腎綜合征24例、肝性腦病23例、彌漫性血管內(nèi)凝血14例。死亡組和存活組在孕產(chǎn)婦的經(jīng)陰道分娩比例(P=0.030)、INR(P=0.014)、Scr(P=0.017)、PLT(P<0.001)、肝性腦病(P=0.006)等指標(biāo)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(表2)。
表2 93例ALFP患者臨床資料的比較
2.3AFLP患者預(yù)后危險(xiǎn)因素分析為進(jìn)一步探討與預(yù)后相關(guān)的危險(xiǎn)因素,AFLP的相關(guān)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)及可能影響預(yù)后的妊娠因素均被納入了單因素Logistic回歸分析,結(jié)果表明:AFLP的死亡危險(xiǎn)因素為INR(每增加1單位,P=0.024)、TBIL(每升高10.0 mg/L,P=0.025)、肝性腦病(每加重1期,P=0.019)、PLT減少(每減少10×109/L,P=0.014)、Scr增加(每增加1.0 mg/dL,P=0.041)。其他實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)及妊娠因素經(jīng)Logistic單因素回歸分析顯示并非AFLP孕產(chǎn)婦死亡的危險(xiǎn)因素(表3)。
考慮到一些其他因素,如年齡、發(fā)病孕周、人工肝支持治療、雙胎妊娠,雖然在單因素Logistic回歸中差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但仍可能對AFLP患者的生存情況產(chǎn)生影響。將上述因素校正后,INR、TBIL、PLT、Scr及肝性腦病仍為AFLP患者死亡的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(表3)。
2.4AFLP患者預(yù)后分析模型的建立及評估將INR、TBIL、PLT、Scr及肝性腦病納入多因素Logistic回歸分析,建立AFLP預(yù)后預(yù)測模型,并以ROC曲線評估AFLP預(yù)后預(yù)測模型的預(yù)測效率。結(jié)果表明:該模型的ROC 曲線下面積為87.0%,靈敏度為81.8%,特異度為76.8%,陰性預(yù)測值為96.9%,陽性預(yù)測值為32.1%,對本組患者預(yù)測的一致率為77.4%,不一致率為22.6%(表4、圖1)。
表3 AFLP孕產(chǎn)婦預(yù)后危險(xiǎn)因素分析
*經(jīng)年齡、發(fā)病孕周、是否人工肝支持治療、是否雙胎妊娠校正
表4 AFLP患者預(yù)后分析模型的建立及評估
AUC: ROC曲線下面積
3討論
本研究采用雙重診斷標(biāo)準(zhǔn)選擇AFLP患者,確保研究的嚴(yán)謹(jǐn)性。AFLP國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)多年臨床應(yīng)用驗(yàn)證,而英國的Swansea標(biāo)準(zhǔn)為歐洲公認(rèn)的最敏感的AFLP診斷標(biāo)準(zhǔn)。Goel等[11]對Swansea標(biāo)準(zhǔn)診斷的精確性與肝組織活體檢查結(jié)果進(jìn)行對比,證實(shí)其陽性預(yù)測值為85%,陰性預(yù)測值為100%。因此,本研究將同時(shí)符合這兩項(xiàng)診斷標(biāo)準(zhǔn)的AFLP病例納入研究,保證AFLP病例來源的一致性。同時(shí),本研究通過對比發(fā)現(xiàn),國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)與英國的Swansea標(biāo)準(zhǔn)在診斷效能方面存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,與Swansea診斷標(biāo)準(zhǔn)相比,國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)的敏感性達(dá)100.0%,漏診率為0,可用于門診患者的初步篩查,但由于特異性僅為32.3%,故對于滿足國內(nèi)臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)的患者,應(yīng)進(jìn)一步通過Swansea診斷標(biāo)準(zhǔn)或肝組織活體檢查來明確診斷。
圖1 AFLP預(yù)后預(yù)測模型預(yù)測本組患者的ROC曲線
本研究中,Logistic單因素回歸分析顯示,AFLP預(yù)后相關(guān)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素有INR、TBIL、Scr、PLT、肝性腦病。INR、TBIL及Scr是眾多肝病預(yù)后評估模型中的主要部分,已被證實(shí)具有重要的預(yù)后評估作用[12-19]?;赥BIL、Scr、INR建立的終末期肝病模型(MELD)對于急性肝衰竭及妊娠期特異性肝病均具有良好的預(yù)測效能[14,20]。Murali等[20]發(fā)現(xiàn),以TBIL和INR對包括AFLP在內(nèi)的妊娠期肝病預(yù)后的預(yù)測效能達(dá)86%。
肝性腦病是由嚴(yán)重肝病引起的中樞神經(jīng)系統(tǒng)功能失調(diào)的綜合病癥,而血氨在肝性腦病的發(fā)展過程中起著主導(dǎo)地位,高氨血癥對肝病所致的中樞性合并癥,如肝性腦病和腦水腫的發(fā)展是必不可少的[21-23]。Bernal等[24]研究證實(shí),動(dòng)脈血氨水平是急性肝損害患者發(fā)生肝性腦病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。在急性肝衰竭早期,動(dòng)脈血氨濃度可較為準(zhǔn)確地判斷患者預(yù)后。以血氨124 μmol/L作為判斷存活與否的截?cái)嘀?,其靈敏度和特異度分別為78.6%和76.3%,準(zhǔn)確率達(dá)77.5%,且針對降低血氨濃度的治療可在一定程度上降低患者的死亡率[25]。肝性腦病作為急性肝衰竭患者血氨升高和肝功能受損最直接的并發(fā)癥,是肝病患者的死因之一。本研究通過單因素和多因素Logistic回歸分析證實(shí),肝性腦病的嚴(yán)重程度與AFLP預(yù)后密切相關(guān)。
在子癇前期患者和HELLP綜合征患者中,PLT減少是感染、血栓栓塞、DIC等產(chǎn)后并發(fā)癥發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素[24],而這些并發(fā)癥在妊娠期急性脂肪肝患者也常見[26]。本研究發(fā)現(xiàn),PLT減少是AFLP患者死亡的獨(dú)立危險(xiǎn)因素之一,PLT每減少10×109/L,患者死亡風(fēng)險(xiǎn)增加1.4倍。文獻(xiàn)[27]報(bào)道,妊娠晚期約1%的孕婦出現(xiàn)PLT減少(<10×109/L),AFLP是妊娠晚期PLT減少的常見原因[28]。PLT水平下降(尤其<20×109/L)是妊娠期患者出現(xiàn)DIC的重要診斷因素[28];所有出現(xiàn)DIC的妊娠期患者中8%的病因?yàn)锳FLP[29]。DIC同時(shí)也是AFLP患者的主要死亡原因[1],PLT減少對AFLP患者死亡的預(yù)測作用可能與DIC的出現(xiàn)有關(guān)。
本研究發(fā)現(xiàn),Scr升高是AFLP患者死亡的獨(dú)立危險(xiǎn)因素之一,但與肝功能相關(guān)指標(biāo)TBIL、INR、肝性腦病等一起納入多因素Logistic回歸分析模型時(shí),其不再具有預(yù)測價(jià)值。有研究[12]指出,急性肝衰竭患者較少死于單獨(dú)的腎衰竭,Murali等[20]在妊娠期特異性肝病的預(yù)后模型中也未納入Scr,本研究中結(jié)論與之一致。因此認(rèn)為,急性腎損傷指標(biāo)對AFLP患者的死亡預(yù)測價(jià)值可能受到肝功能指標(biāo)的限制,需要綜合考慮。
本研究應(yīng)用多因素Logistic回歸分析證實(shí),AFLP 患者的不良結(jié)局與肝性腦病的嚴(yán)重程度和PLT減少程度相關(guān),并依此建立預(yù)后預(yù)測模型。其預(yù)測效能為87.0%,靈敏度為81.8%,特異度為76.5%,陰性預(yù)測值為96.9%,陽性預(yù)測值為32.1%。同時(shí),我們調(diào)查了新建的AFLP預(yù)測模型預(yù)測的不一致率,顯示預(yù)測不一致率為22.6%(21/93) ,其中重判(重判為死亡)為19,輕判(輕判為存活)為2,顯示新建模型預(yù)測偏向于重判。而重判有利于我們及早識別危重患者,并對其采取相應(yīng)處理措施,以控制疾病的發(fā)展,改善患者預(yù)后。
考慮到孕產(chǎn)婦是一個(gè)特殊的患病人群,本研究針對多個(gè)圍產(chǎn)期因素進(jìn)行了分析,結(jié)果顯示,妊娠期中的其他因素,例如高齡、早產(chǎn)、多胎妊娠對預(yù)測AFLP患者的死亡沒有顯著價(jià)值。此外,本研究未顯示人工肝為AFLP患者院內(nèi)死亡的影響因素。INR、TBIL、Scr、PLT和肝性腦病經(jīng)上述圍產(chǎn)期因素校正后,仍然具有獨(dú)立的預(yù)測價(jià)值。
本研究局限性在于:首先,由于AFLP的發(fā)病率較低,納入本研究的病例數(shù)量有限;其次,本組AFLP患者接受醫(yī)療干預(yù)的方式和時(shí)機(jī)不同,尤其是產(chǎn)后轉(zhuǎn)診至我院的患者產(chǎn)前處理和分娩過程中出血量的控制直接影響患者預(yù)后。因此,本研究建立的AFLP預(yù)后預(yù)測模型尚需要大量臨床病例驗(yàn)證。
綜上所述,通過對符合國內(nèi)外AFLP臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)的AFLP患者臨床資料的分析,發(fā)現(xiàn)INR、TBIL、Scr、PLT和肝性腦病為其預(yù)后相關(guān)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素;通過多因素分析,將獨(dú)立危險(xiǎn)因素建立預(yù)后預(yù)測模型,其預(yù)測效能達(dá)87.0%。
參考文獻(xiàn)
[1]Knight M, Nelson-Piercy C, Kurinczuk JJ, et al.A prospective national study of acute fatty liver of pregnancy in the UK[J]. Gut, 2008,57:951-956.
[2]Dekker RR, Schutte JM, Stekelenburg J, et al. Maternal mortality and severe maternal morbidity from acute fatty liver of pregnancy in the Netherlands[J].Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol,2011,157:27-31.
[3]Joshi D, James A, Quaglia A, et al. Liver disease in pregnancy[J].Lancet,2010, 375: 594-605.
[4]Rajasri AG, Srestha R, Mitchell J. Acute fatty liver of pregnancy (AFLP)—an overview[J]. J Obstet Gynaecol, 2007,27:237-240.
[5]Westbrook RH, Yeoman AD, Joshi D, et al. Outcomes of severe pregnancy-related liver disease: refining the role oftransplantation[J].Am J Transplant,2010,10: 2520-2526.
[6]Rathi U, Bapat M, Rathi P, et al. Effect of liver disease on maternal and fetal outcome--a prospective study[J].Indian J Gastroenterol,2007,26(2):59-63.
[7]潘 迎, 武明輝, 楊美英, 等. 孕產(chǎn)婦死亡變化分析[J].中國婦幼保健,2004,19:48-50.
[8]Schutte JM, Steegers EA, Schuitemaker NW, et al. Rise in maternal mortality in the Netherlands[J].BJOG,2010,117(4):399-406.
[9]曹澤毅.中華婦產(chǎn)科學(xué)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,1999: 499-500.
[10]Ch’ng CL, Morgan M, Hainsworth I, et al. Prospective study of liver dysfunction in pregnancy in Southwest Wales[J].Gut,2002,51:876-880.
[11]Goel A, Ramakrishna B, Zachariah U, et al. How accurate are the Swansea criteria to diagnose acute fatty liver of pregnancy in predicting hepatic microvesicular steatosis?[J]. Gut,2011, 60: 138-139.
[12]Lee WM, Stravitz RT, Larson AM. Introduction to the revised American Association for the Study of Liver Diseases Position Paper on acute liver failure 2011[J].Hepatology,2012,55:965-967.
[13]Kamath PS, Wiesner RH, Malinchoc M, et al. A model to predict survival in patients with end-stage liver disease[J].Hepatology,2001,33(2):464-470.
[14]McPhail MJ. Improving MELD for use in acute liver failure[J].J Hepatol,2011,54:1320.
[15]Luca A,Angermayr B, Bertolini G, et al. An integrated MELD model including serum sodium and age improves the prediction of early mortality in patients with cirrhosis[J]. Liver Transpl,2007,13:1174-1180.
[16]Cavallazzi R, Awe OO, Vasu TS, et al. Model for end-stage liver disease score for predicting outcome in critically ill medical patients with liver cirrhosis[J]. J Crit Care,2012,27:424.e1-e6.
[17]Dunn W, Jamil LH, Brown LS, et al. MELD accurately predicts mortality in patients with alcoholichepatitis[J].Hepatology,2005,41:353-358.
[18]Kim WR,Biggins SW, Kremers WK, et al. Hyponatremia and mortality among patients on the liver-transplant waiting list[J].N Engl J Med,2008,359:1018-1026.
[19]Ruf AE, Kremers WK, Chavez LL, et al. Addition of serum sodium into the MELD score predicts waiting list mortality better than MELD alone[J].Liver Transpl, 2005,11: 336-343.
[20]Murali AR, Devarbhavi H, Venkatachala PR, et al. Factors that predict 1-month mortality in patients with pregnancy-specific liver disease[J].Clin Gastroenterol Hepatol,2014,12:109-113.
[21]Arias N, Fidalgo C, Felipo V, et al. The effects of hyperammonemia in learning and brain metabolic activity[J]. Metab Brain Dis,2014,12. [Epub ahead of print]
[22]Zhao P, Wang C, Liu W, et al.Causes and outcomes of acute liver failure in China[J].PLoS One,2013,8: e80991.
[23]Ott P, Vilstrup H. Cerebral effects of ammonia in liver disease: current hypotheses[J]. Metab Brain Dis,2014,Feb 4. [Epub ahead of print]
[24]Bernal W, Hall C, Karvellas C J, et al. Arterial ammonia and clinical risk factors for encephalopathy and intracranial hypertension in acute liver failure[J]. Hepatology, 2007, 46: 1844-1852.
[25]Bhatia V, Singh R, Acharya S K. Predictive value of arterial ammonia for complications and outcome in acute liver failure[J]. Gut, 2006, 55: 98-104.
[26]Deruelle P, Coudoux E, Ego A, et al. Risk factors for post-partum complications occurring after preeclampsia and HELLP syndrome. A study in 453 consecutive pregnancies[J].Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol,2006,125:59-65.
[27]Rodeghiero F, Stasi R, Gernsheimer T, et al. Standardization of terminology, definitions and outcome criteria in immune thrombocytopenic purpura of adults and children: report from an international working group[J].Blood,2009,113:2386-2893.
[28]Gernsheimer T, James AH, Stasi R. How I treat thrombocytopenia in pregnancy[J]. Blood,2013, 121:38-47.
[29]Erez O, Novack L, Beer-Weisel R, et al. DIC score in pregnant women-a population based modification of the International Society on Thrombosis and Hemostasis score[J].PLoS One,2014, 9:e93240.
[本文編輯]葉婷,賈澤軍
Prognostic value of different factors to predict death of acute fatty liver of pregnancy cases
ZHU Te-xuan1, ZHANG Wei-she1*, LI Qi2, HUANG Jian3, PENG Qiao-zhen1, LIU Yue-lan1, WANG Wei-nan1, WU Xin-hua1, ZHANG Li-juan3
1.Department of Obstetrics and Gynecology; Xiang-Ya Hospital, Central South University, Hunan, Changsha 410008, China 2.Department of Clinical Medicine, Undergraduate School of Central South University, Xiang-Ya Medical School of Central South University, Hunan, Changsha 410083, China 3.Department of Obstetrics and Gynecology, The Second Xiang-Ya Hospital, Central South University, Hunan, Changsha 410008, China
[Abstract]Objective: Our aim was to explore and evaluate factors that predict mortality in acute fatty liver of pregnancy (AFLP) patients and built a effective predictive model.Methods: This retrospective study included 93 AFLP patients admitted to Xiangya Hospital and the second Xiangya Hospital, Central South University, Hunan, China. Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to identify predictors of mortality and built predictive model, while odds ratios (OR) and ROC curves were used to evaluate the importance of the risk factors.Results: The international normalized ratio (INR), total bilirubin, creatinine, platelet count, and hepatic encephalopathy were independently related to poor outcomes. The area under ROC curve of the model based on platelet count, and hepatic encephalopathy was 87.0%,with 81.8% sensitivity and 76.8% specificity.Conclusions: Elevated total bilirubin, INR, creatinine, low platelet counts, hepatic encephalopathy are independent significant variables that predict the mortality of AFLP patients. The predictive accuracy of the model for AFLP was 87.0%.
[Key Words]acute fatty liver of pregnancy; prognostic factors; predicitive value; predicitive model
[中圖分類號]R 575.5
[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A
[作者簡介]朱特選,碩士生. E-mail: zhutexuan@163.com*通信作者(Corresponding author). Tel: 0731-84327332, E-mail: 1471674914@qq.com
[基金項(xiàng)目]國家“十二五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAI05B05),中南大學(xué)湘雅醫(yī)院臨床科研基金(2013L10),中南大學(xué)湘雅臨床大數(shù)據(jù)建設(shè)項(xiàng)目(87). Supported by National “Twelfth-Five Year” Research and Development Program of China (2014BAI05B05), Clinical Scientific Research Projects of Xiangya Hospital, Central South University (2013L10),and Xiangya Clinical Big Data Project of Central South University (87) .
[收稿日期]2016-02-01[接受日期]2016-04-15