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    基于發(fā)生肝臟炎癥的非酒精性脂肪肝預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與分析

    2025-08-13 00:00:00郭朝輝張可孫立平
    醫(yī)學(xué)信息 2025年14期
    關(guān)鍵詞:酒精性肝病進(jìn)展

    中圖分類號(hào):R575.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006-1959(2025)14-0020-05

    Abstract:Ojetialysctoofliveosisprgeoinisillifatieeas(dto establishaiskpreditionodelbasedonthisMethodseclicaldataofOpatitswithAFLdagosediteoutpatientdeparntof liverdiseaseinurospitalfromMata2wreoleedTepatientseredividdintoprogressveliverfibosisgound progressivevosisouoLgsticgresolsasudteuttdepetisctoftref NAFLDlivereelisdAtreatiaces (AUC)wasuseifeifdelutUvaealsodateees patient had type 2 diabetes melitus and hypertension between the two groups( Plt;0.01 ).Therewere significantdifferences inPLT,RBC,AST,GLO andGLUbeteeo(O)ultivaatesalsdatGOndeedi advanced liver fibrosis (P

    KeyWords:Non-alcoholicfattyliverdisease;Liverfibrosis;Risk factors;Predictionmodel

    非酒精性脂肪性肝?。╪on-alcoholicfattyliverdisease,NAFLD)是以肝臟內(nèi)脂肪沉積過多為主要特征的一種代謝性疾病,涉及多種因素,其疾病譜包括單純性非酒精性脂肪肝(nonalcoholic fatty liver,NAFL)和非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholicsteatohepatitis,NASH)。隨著肝炎疫苗接種計(jì)劃的成功實(shí)施和現(xiàn)代社會(huì)生活方式的徹底改變,NAFLD已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)越來越嚴(yán)重的健康問題。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示[I-4],近年來我國(guó)NAFLD的患病率出現(xiàn)了大幅度的快速增長(zhǎng),2017-2022年我國(guó)30個(gè)省份的健康體檢數(shù)據(jù)中基于Fiberscan的肝脂肪變的患病率為 44.39% ,預(yù)計(jì)到2030年,NAFLD患者將達(dá)到3.15億,屆時(shí)我國(guó)將成為全球NAFLD患病率增加最快的國(guó)家之一。同時(shí),有研究表明大部分NAFLD患者隨著疾病的進(jìn)展,會(huì)發(fā)生不同程度的肝纖維化,甚至肝硬化、肝細(xì)胞癌。加拿大的一項(xiàng)建模研究顯示[,到2040年,在未實(shí)施干預(yù)的情況下新診斷的肝硬化患者中將有 73.00% 與NAFLD相關(guān),因此早期識(shí)別顯得尤為重要。本研究旨在構(gòu)建NAFLD進(jìn)展性肝纖維化的無創(chuàng)預(yù)測(cè)模型,以滿足基層醫(yī)院的篩查需求,提高診斷效能

    1資料與方法

    1.1研究對(duì)象收集2021年5月-2023年12月北京市密云區(qū)醫(yī)院/北京大學(xué)第一醫(yī)院密云醫(yī)院肝病門診診治的200例NAFLD患者臨床資料,其中男119例,女81例。納入標(biāo)準(zhǔn): ① 均符合中華醫(yī)學(xué)會(huì)肝病學(xué)分會(huì)制定的《非酒精性脂肪肝性肝病防治指南(2018年更新版)》中的診斷標(biāo)準(zhǔn); ② 年齡18~60周歲。排除標(biāo)準(zhǔn): ① 同時(shí)合并特定肝臟疾病者,如病毒性肝炎、藥物性肝炎、自身免疫性肝炎、原發(fā)性膽汁性膽管炎及酒精性脂肪肝等; ② 合并血液病、腎病、甲狀腺疾病、惡性腫瘤、心功能不全等慢性疾病的患者;③ 合并炎癥性腸病、胃腸外營(yíng)養(yǎng)等可能造成肝臟脂肪沉積的特殊情況; ④ 長(zhǎng)期服用藥物,如非甾體類抗炎藥、皮質(zhì)醇、鈣通道阻滯劑及其他免疫抑制劑等;⑤ 妊娠期或哺乳期婦女; ⑥ 已進(jìn)展為肝癌或罹患其他良惡性腫瘤的患者; ⑦ 資料不全、有重要數(shù)據(jù)缺失的患者。

    1.2方法收集患者的一般資料,包括性別、年齡、身高、體重、腰圍,并計(jì)算體質(zhì)指數(shù) (BMI=kg/m2 ;實(shí)驗(yàn)室資料(空腹 8h 后采血),包括血小板(PLT)谷丙轉(zhuǎn)氨酶(ALT)谷草轉(zhuǎn)氨酶(AST)、白蛋白(ALB)球蛋白(GLO)、甘油三酯(TG)總膽固醇(TC)低密度脂蛋白(LDLC)、高密度脂蛋白(HDLC)空腹血糖(FBG)。采用NAFLD肝纖維化評(píng)分系統(tǒng)(NAFLDfibrosisscore,NFS)對(duì)NAFLD進(jìn)展性纖維化進(jìn)行診斷,計(jì)算方法為: NFS=-1.676+0.037× 年齡(歲) + 0.094×BMI(kg/m2)+1.13× 空腹血糖受損/糖尿?。ㄊ?+ 1,否 +0)+0.99×AST/AL T比值 -0.013×PLT(×109/L). 10.66×ALB(g/dl) ;當(dāng)NFS積分 gt;0.676 時(shí)表明有顯著肝纖維化,而當(dāng) NFSlt;lt;-1.455 時(shí)可排除進(jìn)展期肝纖維化的可能性,本研究以NFS積分 lt;-1.455 為排除標(biāo)準(zhǔn)將患者分為非進(jìn)展性肝纖維化組以及進(jìn)展性肝纖維化組兩組。

    1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)方法采用SPSS25.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。計(jì)量資料以( 表示,采用 Φt 檢驗(yàn)進(jìn)行組間比較;計(jì)數(shù)資料以 [n(%)] 表示,組間比較采用 χ2 檢驗(yàn)。采用多因素Logistic回歸分析,以是否進(jìn)展為肝纖維化為結(jié)局篩選變量,并最終建立預(yù)測(cè)模型,繪制ROC曲線,通過計(jì)算曲線下面積(AUC)敏感度、特異度來評(píng)估模型的效能。以 Plt;0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2結(jié)果

    2.1一般資料及實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)納入NAFLD患者共200例,其中進(jìn)展性肝纖維化組43例,非進(jìn)展性肝纖維化組157例。兩組年齡、是否患2型糖尿病和高血壓比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義( Plt;0.05) ,見表1。兩組PLT、RBC、AST、GLO、GLU比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 Plt;0.05 ,見表2。

    2.2Logistic回歸篩選結(jié)果及模型建立將差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo):年齡、糖尿病、高血壓、PLT、RBC、AST、GGT、GLO及GLU作為自變量,以是否進(jìn)展為肝纖維化作為因變量,采用多因素Logistic回歸分析的向前瓦爾德法篩選出4個(gè)與肝纖維化顯著相關(guān)的指標(biāo),分別是年齡、PLT、GLO、GLU,其對(duì)應(yīng)的系數(shù)分別為 0.098、-0.057、-0.143、0.889 ,見表3;以此構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型為: P=5.263+0.098× 年齡 -0.057×PLT- 0.143×GLO+0.889×GLU. 。預(yù)測(cè)模型的AUC為0.964,95%CI 為 0.939~0.989 ,當(dāng)cutoff值為0.301時(shí),最大約登指數(shù)為0.835,預(yù)測(cè)模型的敏感度為93.00% ,特異度為 90.40% ,結(jié)果顯示預(yù)測(cè)概論和實(shí)際觀測(cè)概率的一致性較好,見圖1。

    表1兩組一般資料比較[x±s, n(%)]

    表2兩組實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)比較(x±s)

    表3多因素Logistic回歸分析NAFLD進(jìn)展性肝纖維化的相關(guān)指標(biāo)

    圖1Logistic回歸模型的ROC曲線

    3討論

    NAFLD是一種日益嚴(yán)重的健康挑戰(zhàn),隨著其發(fā)病率的不斷上升,目前已成為全球范圍內(nèi)的公共衛(wèi)生問題。在NAFLD發(fā)生、發(fā)展過程中,都會(huì)出現(xiàn)不同程度纖維化,并且隨著纖維化的不斷存在,患者極有可能進(jìn)展為失代償期肝硬化,甚至發(fā)生肝細(xì)胞癌等,因此,及早對(duì)NAFLD患者病情作出精確的診斷,是改善預(yù)后的關(guān)鍵8。目前臨床上NAFLD診斷技術(shù)包括超聲、瞬時(shí)彈性、磁共振成像MRI和肝組織活檢,但是這些檢查又有一定的局限性,例如超聲檢查的優(yōu)勢(shì)是使用廣泛和成本低,但比較依賴于醫(yī)師的操作水平,MRI檢測(cè)費(fèi)用較高9,肝活檢有一定的風(fēng)險(xiǎn)及取樣誤差,病理評(píng)判也有評(píng)判者間誤差,廣泛應(yīng)用于臨床有一定局限性[]。同時(shí),也有研究表明[],單一的ALT水平并不能反映肝臟的脂肪變以及肝纖維化程度,故探索補(bǔ)充預(yù)測(cè)模型是合理且必要的。目前,大多數(shù)NAFLD患者是在社區(qū)年度體檢中偶然被發(fā)現(xiàn)的,因此為基層醫(yī)生開發(fā)一種簡(jiǎn)單實(shí)用的工具能夠更好的早期發(fā)現(xiàn)NAFLD進(jìn)展。本研究為了實(shí)現(xiàn)對(duì)NAFLD顯著纖維化的無創(chuàng)診斷,通過人體學(xué)指標(biāo)聯(lián)合比較容易獲得的實(shí)驗(yàn)室指標(biāo),重新構(gòu)建回歸模型。

    在本研究中,兩組年齡、是否患糖尿病/高血壓、PLT、RBC、AST、GGT、GLO及GLU指標(biāo)比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義( Plt;0.05) 。多因素Logistic回歸分析顯示,年齡、PLT、GLO、GLU是進(jìn)展性肝纖維化的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。ChenTP等2曾報(bào)道年齡與進(jìn)展性肝纖維化呈正相關(guān)。同樣,本研究也發(fā)現(xiàn)年齡是進(jìn)展性肝纖維化的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,這可能與衰老導(dǎo)致肝內(nèi)結(jié)締組織增生異常,出現(xiàn)脂質(zhì)過氧化物的大量外溢,最終導(dǎo)致肝纖維化有關(guān)[13,14]。另外,本研究發(fā)現(xiàn),進(jìn)展性肝纖維化組PLT低于非進(jìn)展性肝纖維化組,這與LuoY等[5的研究結(jié)果一致,考慮可能與NAFLD患者在最初診斷時(shí)已存在亞臨床脾功能亢進(jìn)相關(guān)。流行病學(xué)調(diào)查顯示,40~50歲人群中NAFLD的發(fā)病率較高,F(xiàn)PG正常人群中NAFLD發(fā)生率在 27% 左右,F(xiàn)PG升高人群中NAFLD發(fā)生率在 43% ,T2DM患者NAFLD發(fā)生率在 92%[17,18] 。BMI通常用于評(píng)估超重或肥胖[19],本研究發(fā)現(xiàn)進(jìn)展性肝纖維化患者中76.70% 伴有超重或者肥胖且T2DM的比例明顯升高,這可能與肝臟纖維化導(dǎo)致肝細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能受損,進(jìn)而導(dǎo)致血脂、血糖代謝異常相關(guān)[20]。

    另外,MalekiI等報(bào)道顯示血清免疫球蛋白A與進(jìn)展性肝纖維化呈正相關(guān);同樣,國(guó)內(nèi)的研究表明免疫球蛋白在肝病患者中存在異常升高[22。一項(xiàng)基于肝組織學(xué)檢查的研究發(fā)現(xiàn)免疫球蛋白水平與肝纖維化程度呈正相關(guān)關(guān)系[23],而李磊[24的研究也證實(shí)了免疫球蛋白A與NAFLD患者肝纖維化進(jìn)展關(guān)系密切。然而本研究發(fā)現(xiàn)進(jìn)展性肝纖維化與血清免疫球蛋白呈負(fù)相關(guān),與上述報(bào)道不一致,在后續(xù)的研究有待于進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量進(jìn)行驗(yàn)證。

    最后,本研究中PLT、GLO、GLU均屬于臨床常規(guī)檢查項(xiàng)目,較易獲得,將其與年齡結(jié)合起來建立Logistic回歸方程來預(yù)測(cè)NAFLD患者進(jìn)展性肝纖維化,其AUC為 0.964(95%CI:0.939~0.989) ,其敏感性和特異性均有一定程度的提高,對(duì)疾病有良好的預(yù)測(cè)價(jià)值,也便于臨床醫(yī)生進(jìn)行早期干預(yù),改善患者的預(yù)后。

    綜上所述,年齡、PLT、GLO、GLU與進(jìn)展性肝纖維化密切相關(guān),多個(gè)指標(biāo)聯(lián)合對(duì)NAFLD肝纖維化進(jìn)展有較好的提示價(jià)值。本研究的不足之處為樣本量小,且來自單中心,未來可通過增加樣本量,建立多中心、大樣本的隊(duì)列研究,進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的效能。

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    收稿日期:2024-05-29;修回日期:2024-06-20

    編輯/王萌

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