不同肝病基礎的慢加急性肝衰竭患者臨床特征和預后評分模型預測效能比較*

孔雪杰，李 江，李昊天，李緒桐，郜玉峰

在2015年，歐洲肝病學會慢性肝衰竭研究組(chronic liver failure research group of European society of liver diseases, EASL-CLIF)研究提出了CLIF-C ACLF評分模型，顯示其預測效能優于Child-Pugh和MELD評分[1-5]。國內中國重型乙型肝炎研究組(Chinese Group on the Study of Severe Hepatitis B，COSSH) 通過一項多中心前瞻性研究，基于HBV感染人群的特點，提出了HBV相關的ACLF預后評分(COSSH-ACLF)模型，其在HBV相關性ACLF患者具有良好的預測預后效能[6-8]。本研究針對三種基礎肝病人群，采用回顧性隊列分析研究我院收治的ACLF患者的臨床資料，從臨床特征和預后進行分析，并尋找ACLF預后相關的風險因素，發現不同肝病基礎的ACLF患者臨床特征、并發癥和預后存在一定的差異，從而為臨床診療ACLF患者提供相關的參考依據。

1 資料與方法

1.1 研究對象 2017年1月～2018年12月安徽醫科大學第一附屬醫院感染病科收治的ACLF患者，診斷符合肝衰竭診治指南(2012年版)[1]。根據患者慢性肝病基礎的不同，將ACLF患者分為三型，即A型：存在非肝硬化慢性肝病；B型：代償期肝硬化；C型：失代償期肝硬化。本研究收集ACLF患者262例，其病因包括HBV感染、酒精性肝病、自身免疫性肝病、HBV合并其他肝炎病毒感染等。排除70例，其中年齡大于80歲者2例，孕婦2例，合并惡性腫瘤者46例，合并梗阻性黃疸者4例，合并嚴重基礎疾病如尿毒癥、心力衰竭等者4例，近1月接受皮質激素和/或免疫抑制劑治療者8例，合并精神疾病者4例，最終納入研究192例，其中A型54例，B型87例，C型51例。三組年齡無顯著性差異(P>0.05)，而病因中HBV感染和性別構成比有顯著性差異(P<0.05)，但三組均以HBV感染和以男性為主。本課題經安徽醫科大學生物醫學倫理委員會批準(批號：20180347)。

1.2 模型計算 按文獻進行[9-11]。

2 結果

2.1 三組生化指標比較 三組血清TBIL、INR、Cr、GLU和FIB無顯著性差異(P>0.05)，但A型和B型血清ALB均顯著高于C型(P<0.05)，而血清BUN均顯著低于C型(P<0.05)，A型PLT顯著高于B型和C型，且B型PLT又顯著高于C型(P<0.05，表1)。

表1 三組性別、年齡、病因和血生化指標【】比較

2.2 三組并發癥發生率比較 C型患者腹水和細菌感染發生率顯著高于A型和B型組(P<0.05)，而三組肝性腦病和上消化道出血發生率無顯著差異(P>0.05，表2)。

2.3 三組28 d和90 d生存率比較 三組28 d和90 d生存率均無顯著性差異(P>0.05，表3)。

2.4 影響ACLF患者預后的多因素COX回歸分析 結果顯示，血清TBIL、Cr、INR和肝性腦病是ACLF患者90 d死亡的影響因素。

2.5 不同預測評分系統預測ACLF患者預后的價值分析 應用ROC曲線比較Child-Pugh、MELD、CLIF-C ACLFs和COSSH-ACLFs四種評分預測ACLF患者生存情況，結果在四種評分系統中Child-Pugh 評分預測的效能最差；在28 d生存的預測方面，COSSH-ACLFs評分的預測效能顯著優于CLIF-C ACLFs評分(Z值=2.372，P<0.05)；在A組和C組ACLF患者，四種評分的預測效能差異均無統計學意義(P均>0.05)；在B組ACLF患者，Child-Pugh 評分預測的AUC顯著小于MELD、CLIF-C ACLFs或COSSH-ACLFs評分(Z值分別為3.041、2.214和3.720，P均<0.05)，COSSH-ACLFs評分的預測效能顯著優于CLIF-C ACLFs評分(Z=3.141，P<0.05)；在90 d預測方面，MELD和COSSH-ACLFs的預測效能優于Child-Pugh 評分(Z值分別為2.877和2.339，P均<0.05)，而在B型ACLF患者，同樣顯示了上述結果(Z值分別為2.331和1.965，P均<0.05)。

表2 三組并發癥發生率(%)比較

表3 三組生存率(%)比較

3 討論

東西方國家對ACLF的定義存在一定的差異[12]。2015年初步形成了慢性肝病、肝硬化和失代償期肝硬化基礎的不同亞型的定義， 而我國2018年版肝衰竭指南同樣根據肝臟基礎疾病的不同，將ACLF分成了A、B、C三型[13]。本研究圍繞這三種亞型的臨床特征和預后進行了分析。

肝硬化和失代償期肝硬化ACLF患者并發癥發生率顯著高于非肝硬化ACLF患者。歐洲一項研究顯示，37%患者在診斷為ACLF時即合并細菌感染。在接下來的4周內，46%患者出現了明確或臨床診斷的細菌感染，且與患者預后密切相關。同時，ACLF患者真菌感染的發生率也顯著高于普通失代償期肝硬化患者[14]。此外，研究顯示在ACLF患者發生的細菌感染方面，29.2%為多重耐藥細菌感染[15]。本研究發現，C組ACLF患者更易發生細菌感染，與A組或B組比，差異均具有統計學意義。因此，當治療失代償期肝硬化為基礎肝病的ACLF患者時，或許需采取更積極的抗生素治療。

本研究顯示，A、B、C組患者之間的性別構成比和血生化指標等存在一定的差異，但血清TBIL和INR指標無明顯差異。因此，本研究三組患者之間疾病嚴重程度類似，但三組患者28 d/90 d死亡風險存在一定的差異，可能與患者肝臟基礎疾病不同有關。一項研究顯示，有肝硬化基礎的ACLF患者短期病死率顯著高于非肝硬化的ACLF患者[16]，而國內另一項研究則發現，失代償期肝硬化的ACLF患者短期病死率與代償期肝硬化ACLF患者無顯著性差異[17]。本研究C組ACLF患者顯示了最差的預后，而A組和B組ACLF患者90 d預后相當。該結果可能與C組患者肝臟再生能力差，并發癥多有關。

一項研究納入肝性腦病、INR、白細胞計數和促甲狀腺激素，建立了HINT評分，其預測價值優于傳統的Child-Pugh評分、MELD評分或ACLF特異性CLIF-C ACLF評分[18]。另一項研究采用乳酸聯合器官衰竭數目進行預后判斷，其效能優于MELD等評分[19]。但上述研究結果在臨床上仍未廣泛使用。本研究評價了目前臨床常用的肝臟疾病評估模型如Child-Pugh評分、MELD評分、CLIF-C ACLF評分和COSSH-ACLF評分，結果顯示MELD、CLIF-C ACLF和 COSSH-ACLF評分均優于Child-Pug評分。MELD和COSSH-ACLF評分為最優預測模型。在針對具體亞型的ACLF患者的預后方面，MELD預測效能均優于其他預后模型。

MELD評分具有良好的預后效能，可幫助進行臨床預后的判斷。此外，一些研究還對預后判斷提供了新的思路。在入院后動態評估CLIF-C ACLF評分對預后的預測價值高于只在基線獲得的評分[6]。本研究發現血清TBIL、Cr、INR水平和肝性腦病與患者死亡密切相關，與多項研究相符合[20]。其中，肝性腦病與患者死亡的相關性最高。其他研究同樣顯示了肝性腦病對ACLF患者預后的影響。一項早期研究發現，ACLF患者預后隨著肝性腦病發生和加重而變差。ACLF患者發生肝性腦病的具體機制仍不清楚，需要進一步研究。