新型預測模型評估慢加急性乙型肝炎肝衰竭患者臨床結局的研究

孫蓓蓓，管世鶴，楊 凱，王愛華，潘 穎，張 浩

慢加急性肝衰竭(acute-on-chronic liver failure, ACLF)是在慢性肝病基礎上，患者受到急性損傷因素刺激，短期內肝臟功能出現急劇惡化，病情進展迅速、死亡率高[1]。慢性乙型肝炎的急性加重被認為是ACLF發生的高危因素之一[2]，在中國約9 300萬慢性乙型肝炎患者，約占全球的1/3，因此HBV相關性肝病是我國ACLF最常見病因。據報道，HBV-ACLF是由宿主和病毒相互作用，進而引起的肝臟嚴重免疫損傷[3]，其疾病嚴重程度及預后準確判斷對于臨床治療至關重要。目前，臨床較常見的肝衰竭預后評分系統為CTP評分、SOFA評分、MELD評分，其中CTP評分以白蛋白、腹水、肝性腦病、膽紅素、凝血酶原時間(prothrombin time,PT-S)計算分值，但肝性腦病的程度較易受觀測者主觀因素影響，統一度不高；基于呼吸、凝血、心血管和中樞神經系統等因素的SOFA評分，被國外學者認為是評估ACLF臨床嚴重程度較為合適的模型之一。然而，由于我國ACLF病因與國外不盡相同，對于SOFA評分能否適合用于我國HBV-ACLF患者預后判斷尚待進一步研究。肌酐、膽紅素、PT-S、國際化標準比值(international normalized ratio,PT-INR)及病因組成的終末期肝病模型(model for end-stage liver disease, MELD)，臨床應用相對廣泛，其中血肌酐升高常發生在肝衰竭的終末期，因此對于早中期肝衰患者的預后臨床價值不高。該研究將HBV-ACLF患者的肝功能與血凝參數納入Logistic回歸方程建立新型預測模型，并探討該模型在評估HBV-ACLF患者預后的臨床價值，從而為臨床治療提供較為可靠的判斷依據。

1 材料與方法

1.1病例資料回顧性分析2013年5月～2017年5月于安徽醫科大學第二附屬醫院感染科住院并確診為HBV-ACLF 的患者124例，男98例，女26例。臨床診斷符合《慢性乙型肝炎防治指南(2010版)》和《肝衰竭診治指南》的診斷標準，入選原則為：① HBsAg(+)并無合并其他肝炎病毒、巨細胞病毒、EB病毒以及HIV感染的患者；② 無合并嚴重心腦血管疾病、血液系統疾病、惡性腫瘤等疾病者；③ 無合并酒精性肝病、自身免疫性肝病、脂肪肝等疾病；④ 排除藥物所致肝衰竭；⑤ 均給予常規藥物(抗感染、核苷類似物和護肝藥物等)治療無肝臟移植史。隨訪獲得患者病情轉歸情況，按臨床結局分為生存組和死亡組，其中生存組96例，死亡組28例。

1.2指標選擇及評分收集所有研究對象的基本信息及實驗室數據，選擇肝臟功能及炎癥程度指標如下：總蛋白(total protein, TP)、白蛋白(albumin, ALB)、總膽紅素(total bilirubin, TBIL)、直接膽紅素(direct bilirubin, DBIL)、谷丙轉氨酶(alanine aminotransferase, ALT)、谷草轉氨酶(aspartate transaminase, AST)、堿性磷酸酶(alkaline phosphatase, ALP)、谷氨酰轉肽酶(gamma-glutamyl transferase, GGT)、PT-S和PT-INR等。通過MELD計算公式得出MELD分值，計算公式為：3.8×LN[TBIL(μmol/L)/17.1]+11.2×LN(INR)+9.6×LN[CRE(μmol/L)×0.011 31]+6.4×病因(膽汁性或酒精性為0，其他為1)。CRE：肌酐 (creatinine)。

2 結果

2.1研究對象的一般情況納入研究的124例HBV-ACLF患者年齡為29～65歲，其中男98例，女26例，按照臨床結局分為生存者和死亡組，兩組的人口統計學和臨床特征見表1。其中，生存組與死亡組的ALB、ALT、AST、DBIL、GGT、PT-S及MELD評分相比具有統計學意義(P<0.05)。

2.2基于Logistic回歸的新型預測模型的建立將患者有統計學意義的生化指標納入Logistic回歸方程，單變量分析顯示HBV-ACLF風險值與4個指標相關，分別為ALT(OR=1.001,P<0.05)、AST(OR=1.001,P<0.05)、DBIL(OR=1.008,P<0.05)和PT-S(OR=1.092,P<0.05)。進一步通過Logistic回歸多變量分析有意義的指標，結果發現僅DBIL(OR=1.011,P<0.05)與PT-S(OR=1.087,P<0.05)是HBV-ACLF患者結局的獨立預測因素，見表2。在獨立預測因素的基礎上，建立回歸模型：

表1 研究對象的一般情況

表2 研究對象觀察指標的單變量與多變量分析

2.3比較新型預測模型在生存組和死亡組的差異根據新型預測模型計算生存組與死亡組的模型值，運用t檢驗比較分析，結果發現生存組的新型模型值為0.183，死亡組的新型模型值為0.903，死亡組明顯高于生存組，差異有統計學意義(P<0.000 1)，如圖1。提示新型模型對預測HBV-ACLF短期臨床結局具有臨床價值。

圖1 兩組新型預測模型比較

2.4新型預測模型與HBV-ACLF患者MELD評分的相關性MELD評分是終末期肝臟疾病患者肝臟移植死亡風險評估重要參數，分析新型模型與MELD分值相關性發現回歸模型與MELD分數呈正相關性(r=0.629,P<0.0001)，見圖2。提示新型預測模型也是患者肝移植風險評估的重要參數。

2.5新型預測模型與MELD分值對HBV-ACLF患者預后的評估價值ROC曲線比較分析新型預測模型、MELD評分預測HBV-ACLF患者短期預后的臨床價值，如圖3所示，新型預測模型AUC為0.966，95%可信區間為0.885～0.995，特異性為87.5，敏感性為95.4%，MELD評分的AUC為0.722，95%可信區間為0.594～0.829，特異性為38.6，敏感性為89.6%，Z檢驗分析顯示新型預測模型的AUC大于MELD評分，特異性與敏感性更高，差異有統計學意義(P<0.05)。

圖2 新型預測模型與MELD評分間關聯

圖3 新型預測模型與MELD評分對HBV-ACLF患者的ROC曲線

3 討論

由HBV感染介導肝臟炎癥損傷-修復反應，導致肝星狀細胞激活，并誘導多種細胞因子的分泌，進而細胞外基質大量沉積，最終形成肝纖維化或肝硬化等慢性肝病[4]。目前研究認為，HBV相關性肝病發病機制復雜，免疫及缺血低氧性損傷、促炎癥細胞因子釋放、中性粒細胞功能障礙等在HBV相關性肝病的發生發展過程發揮重要作用，多因素的參與及協同作用導致HBV相關性肝病進展迅速，預后較差，其中，HBV-ACLF患者3個月生存率僅為54%[5]。因此，及時的預后評估對臨床治療方案的選擇具有重要的指導意義。HBV-ACLF預后評估指標及模型一直在被學者積極研究探索[6～8]，本研究通過HBV-ACLF患者常用的肝功能及凝血參數為觀察指標，嘗試建立一個新型的預后預測模型。

Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，是分析因變量為定性變量的常用統計分析方法。研究危險因素時，常需要使用多變量Logistic回歸分析方法，從來自研究對象的自變量中篩選獨立因素。本研究采用Logistic回歸分析顯示，ALT、AST對HBV-ACLF患者預后存在一定價值，但非獨立危險因素。本結果也證實了Yuen et al[9]研究結果，即 ALT、AST并不影響HBV-ACLF患者的預后，低蛋白血癥、凝血酶原時間延長、膽紅素升高、肝性腦病等才是影響HBV-ACLF患者預后的主要因素，ALT、AST對肝衰竭的預后判斷價值不大[10]。

多因素Logistic回歸顯示DBIL與PT-S是HBV-ACLF的獨立預測因素。DBIL是由衰老紅細胞裂解產生的間接膽紅素與葡萄糖醛酸結合形成，其水平反映肝臟的儲備能力，當發生HBV-ACLF時肝細胞大量壞死，肝功能受損，肝臟代謝膽紅素能力下降導致肝內淤膽，產生嚴重黃疸，血清膽紅素水平升高，是診斷HBV-ACLF的重要依據。有研究[11]報道膽紅素是影響HBV-ACLF預后的重要因素之一，可以作為HBV-ACLF重要的預后預測指標，而本次研究結果也證實了膽紅素在評估HBV-ACLF預后的重要價值。當肝衰竭時凝血因子合成減少，凝血功能障礙， PT延長的程度與肝臟受損程度及肝臟合成各因子的受阻程度正相關，能準確的反映肝臟合成功能及壞死程度。本研究顯示PT-S是HBV-ACLF的獨立預測因素，這一結論也與國內外學者的觀點基本一致[12-13]。

本次研究構建的回歸方程和預測模型是建立在Logistic回歸篩選出的HBV-ACLF獨立預測因素DBIL與PT-S基礎上，比較生存組與死亡組的回歸模型值發現死亡組明顯高于生存組，差異有統計學意義。提示新型模型在預測HBV-ACLF患者3個月臨床結局方面具有一定的特異性和敏感性。有研究者認為影響HBV-ACLF預后最主要的因素是膽紅素和MELD評分，PT-INR、HBV-DNA載量等都屬于次要因素[13]。其中MELD評分對于終末期肝病患者有很好的預測短期生存情況的能力[14],Cordoba et al[15]研究發現ACLF患者的預后好壞及發生多器官衰竭的概率與MELD分值成正比，是目前國際上通用的作為HBV-ACLF的預后評分。為進一步分析新型模型對HBV-ACLF患者預后評估的價值，將新型預測模型及MELD評分的相關性進行分析發現兩者呈正相關性，MELD評分越高，新型模型數值越大。繼而以ROC曲線比較MELD評分與新型模型的預測HBV-ACLF預后能力，顯示新型模型的AUC(0.966)明顯高于MELD評分的AUC(0.722)，差異有統計學意義，表明相較與廣泛應用的預后指標MELD評分而言，本研究建立的新型回歸模型在預測HBV-ACLF患者3個月臨床結局方面更有臨床價值。

本研究通過Logistic回歸方程分析影響HBV-ACLF預后的獨立預測因素，并建立回歸方程及新型預測模型，該模型由常規參數DBIL、PT-S組成，為臨床早期發現HBV-ACLF患者的病情發展及診療提供依據。作為回顧性研究存在單中心研究以及未考慮基因型等因素缺陷，本研究結論仍需進一步完善。

參考文獻

[1] 湯偉亮, 趙鋼德, 董志霞, 等. 肝衰竭預后危險因素及預后模型建立的研究[J].傳染病信息,2011,24(3):159-62.

[2] Wong V W, Wong G L, Yiu K K, et al. Entecavir treatment in patients with severe acute exacerbation of chronic hepatitis B[J]. J Hepatol, 2011, 54(2):236-42.

[3] Xu Z, Ren X, Liu Y, et al. Association of hepatitis B virus mutations in basalcore promoter and precore regions with severity of liver disease:an investigation of 793 Chinese patients with mild and severe chronic hepatitis B and acute-on-chronic liver failure[J]. Gastroenterol, 2011, 46(3):391-400.

[4] 吳欽梅, 尤 紅. 中國乙型病毒性肝炎肝硬化研究現狀[J]. 中國病毒病雜志, 2014, 4(1):7-10.

[5] Fan H L, Yang P S, Chen H W, et al. Predictors of the outcomes of acute-on-chronic hepatitis B liver failure[J]. World J Gastroenterol, 2012, 18 (36):5078-83.

[6] Huang C,Yu K K,Lu Q, et al. Validation of prognostic scores to predict short-term mortality in patients with HBV-related acute-on-chronic liver failure:the CLIF-C OF is superior to MELD, CLIF SOFA, and CLIF-CACLF[J]. Medicine (Baltimore), 2017, 96(17):e6802.

[7] Gao F, Sun L, Ye X, et al. Development and validation of a prognostic model for acute-on-chronic hepatitis B liver failure[J]. Eur J Gastroenterol Hepatol, 2017,29(6):669-78.

[8] 甘巧蓉, 江曉燕, 張 鑫, 等. 基于角蛋白18的回歸模型對乙型肝炎肝衰竭預后的意義[J]. 中華肝臟病雜志, 2016, 24(7):518-22.

[9] Yuen M F, Sablon E, Hui C K, et al. Prognostic factors in severe exacerbation of chronic hepatitis B[J]. Clin Infect Dis, 2003, 36 (8):979-84.

[10] 彭新國, 姚津劍, 于偉玲, 等. 重型乙型肝炎預后薈萃分析[J].中華實驗和臨床感染病雜志, 2011, 5(1):14-9.

[11] Xu C L, Hao Y H, Lu Y P, et al. Upregulation of toll-like receptor 4 on T cells in PBMCs is associated with disease aggravation of HBV-related acute-on-chronic liver failure[J]. J Huazhong Univ Sci Technolog Med Sci, 2015, 35(6):910-5.

[12] 尹朋博, 曾慶磊, 李晶晶, 等. 乙肝相關性慢加急性肝衰竭的 TBIL、WBC、HGB、PT、PTA、INR變化趨勢分析[J]. 河南醫學研究, 2015, 25 (3):403-6.

[13] Wlodzimirow K A, Eslami S, Abu-Hanna A, et al. A systematic review on prongnosticindicators of acute on chronic liver failure and their predictive value for mortality[J]. Liver Int, 2013, 33 (1):40-52.

[14] 周 健, 葉俊茂, 王雪麗, 等. 三種評價指標在肝衰竭患者人工肝治療短期預后中的作用[J]. 中華危重癥醫學雜志, 2011, 4(1):13-8.

[15] Cordoba J, Ventura-Cots M, Simon-Talero M, et al. Characteristics, risk factors, and mortality of cirrhotic patients hospitalized for hepatic encephalopathy with and without acute-on-chronic liver failure (ACLF)[J]. J Hepatol, 2014, 60 (2):275-81.