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    7 種無創(chuàng)診斷模型對慢性乙型肝炎肝纖維化及肝硬化的診斷價值評估

    2022-05-13 05:41:38吳小溪汪濤杜晟楠蔣元燁曹勤
    中國醫(yī)藥導(dǎo)報 2022年10期
    關(guān)鍵詞:診斷模型纖維化肝硬化

    吳小溪 汪濤 杜晟楠 蔣元燁 曹勤

    上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬普陀醫(yī)院消化內(nèi)科,上海 200062

    乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染是世界范圍內(nèi)的重要公共衛(wèi)生問題,全球每年約有88.7 萬人死于HBV 感染相關(guān)疾病,其中肝硬化和原發(fā)性肝細胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)死亡分別占52%和38%[1]。對慢性乙型肝炎(chronic hepatitis B,CHB)患者纖維化早期、準確診斷,可以減少進展為肝硬化及HCC 的風(fēng)險,同時對于后續(xù)指導(dǎo)治療起著關(guān)鍵性作用[2]。肝穿刺活檢雖然是評估CHB 患者肝纖維化的“金標準”[3],但由于昂貴的成本和侵入性操作方法,其應(yīng)用常受到限制[4-5]。當(dāng)前我國最新指南已推薦血清生物標志物包括APRI、FIB-4 和肝臟瞬時彈性成像(transient elastography,TE)技術(shù)作為肝活檢的替代方法[6]。與成本高昂的TE 技術(shù)比較,血液或血清指標對大多數(shù)患者更易獲得,其他常見的血清標志物的創(chuàng)新型非侵入性模型有Forns 指數(shù)[7]、GPR[8]、CDS[9]、S 指數(shù)[10]、King’s 評分[11]等。迄今為止,無創(chuàng)血清診斷模型和各種成像的檢測方式已被越來越多地用于評估肝纖維化,各種基于血清的無創(chuàng)診斷模型已成功預(yù)測肝纖維化分期[12-14]。本研究選擇了7 種計算簡單,臨床上易獲取數(shù)據(jù)的無創(chuàng)診斷模型,將其運用于CHB 患者肝纖維化的評價,驗證診斷模型的效能,為臨床使用非侵入式方法診斷肝臟炎癥和纖維化提供依據(jù)。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象

    以2019 年1 月至2020 年12 月在上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬普陀醫(yī)院住院治療的166 例CHB 患者為研究對象。

    1.2 納入標準

    ①符合《慢性乙型肝炎防治指南(2019 年版)》[6]診斷標準;②曾行肝穿刺活檢。

    1.3 排除標準

    ①合并其他慢性肝病,如慢性丙型肝炎、酒精性肝病、藥物性肝病、自身免疫性肝疾病、遺傳性肝病;②合并有肝臟及其他臟器腫瘤、嚴重心肺系統(tǒng)疾病。

    1.4 研究方法

    1.4.1 組織學(xué)檢查 超聲引導(dǎo)下行肝穿刺活檢,病理切片由2 名病理醫(yī)師共同判讀,參照《慢性乙型肝炎防治指南(2019 年版)》[6]對肝臟炎癥活動度分級(G),對纖維化程度進行分期(S)。

    1.4.2 分組標準 按照肝穿刺活檢結(jié)果的纖維化程度分組:無明顯肝纖維化組(S0~1),顯著肝纖維化組(S2~3),早期肝硬化組(S4)。

    1.4.3 血清學(xué)檢查 在肝穿刺活檢前1 周內(nèi)行血常規(guī)、生化及凝血等檢查。

    1.5 無創(chuàng)診斷模型

    7 種無創(chuàng)診斷模型計算公式如下:①谷草轉(zhuǎn)氨酶/血小板比值(glutamic-oxaloacetic transaminase/platelet ratio,APRI)=GOT(U/L)×100/[PLT(×109/L)×參考值上限(upperlimit of normal value,ULN)(U/L)];②Forns指數(shù)=7.811-3.131×ln[PLT(×109/L)]+0.781×ln[r-谷氨酰轉(zhuǎn)肽酶(γ-glutamyl transpeptadase,GGT)(U/L)]+3.467×ln[年齡(歲)]-0.014×總膽固醇(total cholesterol,TC)(mg/dl);③基于4 因子的纖維化指數(shù)(fibrosis index based on the four factors,F(xiàn)IB-4)=[年齡(歲)×AST(U/L)]/[[PLT(×109/L)×[ALT(U/L)]1/2];④谷氨酰轉(zhuǎn)移酶/血小板比值(gamma-glutamyltranspeptidase to platelet ratio,GPR)=GGT(U/L)/ULN(U/L)/PLT 計數(shù)(×109/L)×100;⑤肝硬化判別式值(cirrhosis discriminant score,CDS)=PLT(×109/L)分值+AST(U/L)/谷丙轉(zhuǎn)氨酶(alanine transaminase,ALT)(U/L)分值+凝血酶原國際標準化比值(international normalized ratio,INR)分值;⑥S 指數(shù)=1000×GGT(U/L)/[PLT 計數(shù)(109/L)×白蛋白(albumin,ALB)(g/L)2];⑦King’s 評分=年齡(歲)×AST(U/L)×INR/PLT(×109/L)。

    1.6 統(tǒng)計學(xué)方法

    采用SPSS 22.0 軟件對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。符合正態(tài)分布的計量資料以均數(shù)±標準差()表示,采用t 檢驗或方差分析。不符合正態(tài)分布的計量資料以中位數(shù)和四分位數(shù)[M(P25,P75)]表示,采用Mann-Whitney U 檢驗或Kruskal Wallis 檢驗。計數(shù)資料以例數(shù)或百分比表示,采用χ2檢驗。各模型指數(shù)與炎癥分級(G)和肝纖維化分期(S)的相關(guān)性分析采用Spearman 秩相關(guān)分析。繪制無創(chuàng)診斷模型評價肝纖維化及肝硬化的ROC 曲線。以P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 三組不同肝纖維化分期的各指標比較

    入組CHB 患者166 例,其中男112 例(67.5%),女54 例(32.5%)。其中無明顯肝纖維化組55 例,顯著肝纖維化組97 例,早期肝硬化組14 例。三組年齡、PLT、TC 指標比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05);三組性別比較,差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。隨著肝纖維化分期的進展,三組ALB 水平有逐漸降低趨勢,差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05);ALT、GOT、GGT、堿性磷酸酶、TC、INR 水平隨著肝纖維化嚴重程度逐漸升高,差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。見表1。

    表1 三組不同肝纖維化分期的各指標比較

    2.2 各模型評分與肝纖維化程度的相關(guān)性分析

    三組各模型評分比較,差異有高度統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.01),見表2。對7 種模型評分與炎癥分級(G)和肝纖維化分期(S)進行相關(guān)性分析,結(jié)果顯示,除CDS 模型外,各模型指數(shù)與炎癥分級呈正相關(guān)(r>0,P<0.05);各模型評分結(jié)果與肝纖維化分期呈正相關(guān)(r>0,P<0.05),見表3。

    表2 三組各模型評分比較[分,M(P25,P75)]

    表3 各模型指數(shù)與炎癥分級(G)和肝纖維化分期(S)的相關(guān)性

    2.3 各模型對顯著肝纖維化與早期肝硬化的診斷價值評估

    繪制7 種模型對顯著肝纖維化與早期肝硬化的ROC 曲線。結(jié)果顯示,S 指數(shù)、APRI、GPR、King’s 評分診斷顯著肝纖維化的AUC>0.7,見圖1、表4。診斷早期肝硬化的AUC 由高到低依次是GPR、S 指數(shù)、APRI、Forns 指數(shù)、King’s 評分、CDS、FIB-4,見圖2、表5。7 種模型AUC 分析顯示,顯著肝纖維化組APRI 與King’s 評分差異有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=2.197,P<0.05);其他各模型間比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。

    表4 各模型用于評價顯著肝纖維化的指標

    表5 各模型用于評價早期肝硬化的指標

    圖1 各模型預(yù)測顯著肝纖維化的ROC 曲線

    圖2 各模型預(yù)測早期肝硬化的ROC 曲線

    3 討論

    在我國,CHB 患者2000 萬~3000 萬例[15],HBV 是引起肝纖維化的常見原因之一,國內(nèi)外指南均[6,16-17]建議當(dāng)出現(xiàn)顯著肝纖維化時應(yīng)啟動抗病毒治療以控制相關(guān)疾病進展風(fēng)險。早期診斷肝纖維化程度并進行干預(yù)治療,對防止發(fā)展為肝硬化甚至HCC 等并發(fā)疾病有重要的作用。由于侵入性操作的局限性,各種無創(chuàng)血清診斷模型和成像的檢測方式正在迅速發(fā)展[13,18]。各種非侵入性模型的診斷效能與臨床應(yīng)用價值仍然需要通過更多的研究證實。

    本研究結(jié)果分析顯示,各模型指數(shù)與炎癥分級(G)和肝纖維化分期(S)都呈正相關(guān),并與肝纖維化分期的相關(guān)性更明顯。CDS 診斷S2~3 的AUC 為0.509,有研究[6]顯示,當(dāng)CDS≤7 時,該模型診斷價值不高,需要通過組織學(xué)活檢確定肝纖維化程度,本研究入組的S2~3 組患者CDS 評分大多數(shù)<7,因此診斷價值較低。Forns 指數(shù)診斷S2~3 的AUC 為0.605,結(jié)果與一些報道[19-20]相符合,本研究分析Forns 指數(shù)的準確度較一般的原因可能是Forns 指數(shù)模型最初由慢性丙肝的研究團隊建立,而CHC 與CHB 的發(fā)病機制不同。FIB-4 診斷S2~3 的AUC 為0.574,此前也有研究發(fā)現(xiàn)FIB-4 在檢測輕度至中度纖維化階段的準確性較低[12-13]。在S4 組中CDS 的AUC 為0.811,與最早的研究[9]相似,F(xiàn)IB-4 的AUC 為0.807,要高于Zhang 等[21]研究結(jié)果,但與Liu 等[22]研究結(jié)果相近,F(xiàn)orns 指數(shù)的AUC 為0.895,高于Zhuang 等[23]研究結(jié)果,與Kayadibi 等[24]研究結(jié)果相近。

    APRI 診斷S2~3 與S4 的AUC 分別為0.757、0.901,與最初Wai 等[25]研究相近,要高于Wu 等[26]研究;也有一項薈萃分析[27]稱APRI 模型對CHB 患者顯著肝纖維化和肝硬化的診斷價值有限。但APRI 模型計算簡單且指標容易獲得,總體考慮仍具有一定的參考價值。GPR 診斷S2~3 的AUC 為0.747,與APRI 相當(dāng),與Lemoine 等[28]研究結(jié)果相近,而診斷S4 的AUC 為0.937,略高于APRI,但并未明顯優(yōu)于APRI 模型(P>0.05),與Schiavon 等[29]結(jié)果一致,此前有報道[8]顯示,GPR 診斷早期肝硬化的準確性比APRI 高,本研究并未得出這一結(jié)論,可能與本研究中S4 組樣本量較少有關(guān)。King’s 評分診斷S2~3 與S4 的AUC 分別為0.720、0.889,在一項研究中[30]King’s 評分診斷慢懷丙肝明顯肝纖維化與肝硬化AUC 為0.78、0.75,最初Cross 等[31]多樣本研究對慢性丙肝顯著纖維化與早期肝硬化的AUC 為0.79、0.91。本研究提示,King’s 評分不僅能夠評估慢性丙肝纖維化,同時對CHB 患者肝纖維化診斷也有一定的應(yīng)用價值。S 指數(shù)診斷S2~3的AUC 為0.758,對早期肝硬化的AUC 為0.93,S 指數(shù)是Zhou 等[10]提出的,診斷顯著肝纖維化和肝硬化的AUC 分別為0.812 和0.890,與本研究結(jié)果接近,提示S 指數(shù)對于CHB 患者感染的肝纖維化有一定診斷價值,但S 指數(shù)模型還缺乏大樣本的系統(tǒng)研究。

    對S2~3 與S4 組各模型AUC 值進行比較,在S2~3 組中只有APRI 與King’s 評分的差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),且APRI 的AUC 大于King’s 評分的AUC(0.757∶0.720),因此本研究認為APRI 模型診斷顯著肝纖維化的價值要略優(yōu)于King’s 評分模型。而在S4 組中7 種模型結(jié)果比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),提示這7 種模型對于早期肝硬化的診斷價值相當(dāng),都具有較好的診斷性能。

    綜上所述,本研究中CDS、FIB-4、Forns 指數(shù)對于顯著肝纖維化診斷的準確度中等,診斷顯著肝纖維化S2~3 較好的模型為APRI、GPR、King’s 評分、S 指數(shù),以上模型均能較好地診斷早期肝硬化,其中APRI、Forns 指數(shù)、GPR、King’s 評分、S 指數(shù)診斷價值較高。其中APRI 和GPR 模型計算公式簡單,血清學(xué)AST、GGT、PLT 指標容易獲得,價格低廉,非常適合在基層及醫(yī)療資源有限的地區(qū)推廣。本研究仍存在一定的局限性,首先這是一項橫斷面研究,診斷模型與肝纖維化進展之間的因果關(guān)系無法很好地建立,需要進行對CHB 肝纖維化患者的長期隨訪。其次本研究為單中心的臨床回顧性研究,樣本量偏少,且樣本僅來源于同一所醫(yī)院,可能會存在一定的偏倚。因此,需要進行多中心大樣本的研究為臨床指導(dǎo)提供可靠依據(jù)。

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