乙型肝炎肝硬化上消化道出血無創性預測模型的建立

商連琴 岳冬黎 朱炳喜

全球死于肝硬化的患者中約30%與乙型肝炎病毒(HBV)感染相關，而我國是病毒性肝炎高發地區，慢性乙肝為肝硬化首要病因[1-2]。上消化道出血(UGB)為乙肝肝硬化患者晚期常見并發癥之一，起病急，病死率高[3]。本文回顧性分析255例乙肝肝硬化患者的臨床資料，研究乙肝肝硬化患者發生UGB的危險因素，旨在構建乙肝肝硬化患者并發UGB的無創性預測模型。

資料與方法

一、一般資料

收集2017年1月至2019年6月徐州醫科大學附屬醫院的255例乙肝肝硬化住院患者，其中合并上消化道出血者119例，男91例，女28例，年齡范圍為28～79歲，上消化道未出血者136例，男107例，女29例，年齡范圍是27～81歲。

二、納入標準和排除標準

納入標準：①符合2014年《乙肝病毒相關肝硬化的臨床診斷、評估和抗病毒治療的綜合管理》[4]的診斷標準；②有嘔血、黑便等上消化道出血臨床表現，經臨床、影像學檢查與內鏡檢查等確診；③臨床資料完整，可供分析。排除標準：①其他肝炎病毒、酒精性、非酒精性、自身免疫性、藥物性等其他導致肝炎的因素；②既往有腎功能不全或其他器質性腎病；③合并食管癌、胃癌；④臨床資料缺失或描述不準確者。

三、研究方法

收集參與本研究患者的一般臨床資料(年齡、性別、住院季節、飲酒史、肝病病程、高血壓、合并丙肝病毒感染、合并肝細胞癌、腹水情況、肝性腦病情況、潰瘍病史)、實驗室資料(天冬氨酸氨基轉移酶、丙氨酸氨基轉移酶、血糖、總膽紅素、白蛋白、FIB、凝血酶原時間、血鈣、血鈉、血紅蛋白、血小板、白細胞)及肝功能分級(A、B、C級)、影像學檢查(門脈高壓、門脈血栓、脾臟長徑、門脈直徑、PC/SD、EGV程度)。參照標準：高血壓病的診斷標準依據《中國高血壓防治指南2010》[5]；肝功能分級符合Child-Pugh改良分級標準；糖尿病的診斷依據采用2016年美國糖尿病協會的診斷標準[6]；飲酒史采用2016年《中國居民膳食指南》[7]對飲酒量的規定；肝病病程從明確診斷為肝硬化后計算時間。

四、統計學分析

結 果

一、兩組患者臨床特征比較

兩組患者臨床資料比較結果見表1。兩組患者經統計學分析結果顯示，60歲以上、合并肝細胞癌、EGV程度、門脈血栓、腹水程度、肝功能分級、天冬氨酸氨基轉移酶、血小板、PC/SD、白蛋白、FIB、血鈣、凝血酶原時間、白細胞計數、門脈直徑、脾臟長徑差異均有統計學意義(P<0.05)。

表1 兩組患者臨床特征比較

續表1

二、影響患者UGB的危險因素分析

影響患者UGB的Logistic回歸分析結果見表3。以患者是否UGB為因變量，以單因素分析中有統計學意義的指標為自變量(變量賦值情況見表2)，采用條件法建立二元Logistic回歸模型。結果顯示合并肝細胞癌、白蛋白、纖維蛋白原、白細胞計數、EGV程度、PC/SD在模型中均有統計學意義(P<0.05)。

表2 變量賦值表

表3 影響患者消化道出血的Logistic回歸分析

建立乙肝肝硬化患者UGB無創性預測模型為：Logit(P)=2.325+1.421×X2-0.091×X3-0.626×X7+0.233×X10+2.068×X11-0.161×X14

三、各指標診斷消化道出血的ROC曲線分析

各指標診斷消化道出血的ROC曲線分析結果見表4，ROC曲線見圖1。其中建立的Logit model曲線下面積最大，對應的靈敏度為80.7%，特異度為86.8%，陽性預測值為84.2%，陰性預測值為83.7%。

表4 各指標診斷消化道出血的ROC曲線分析

圖1 各指標診斷UGB的ROC曲線

討 論

本次研究發現，有EGV患者發生UGB的風險是無EGV患者的7.910倍，且曲張程度越重，出血風險越大。近年來關于EGV破裂出血的研究很多[8-10],Giannini等[11]認為PC/SD的比值可預測肝硬化患者有無EGV。本次研究結果顯示PC/SD與乙肝肝硬化患者UGB有明顯相關性(其AUC為0.714)，這也與Kothari HG[12]臨床研究結果相符合。

肝硬化患者血漿FIB異常升高提示患者血黏度升高、纖溶亢進、易發生出血,而白蛋白降低，血漿膠體滲透壓降低，最終表現出門靜脈高壓，導致UGB[13-15]。本次研究也指出，白蛋白(AUC為0.780)與FIB(AUC為0.743)為乙肝肝硬化UGB的獨立危險因素。乙肝病毒感染是代償期肝硬化患者進展為肝癌的重要原因[16]，Sheibani等[17]指出乙肝肝硬化發展至晚期,門靜脈高壓導致側支循環開放,消化道、腹壁靜脈壓力升高怒張,極易誘發上消化道大出血。本研究也表明進展為肝癌的患者較未進展為肝癌的患者更易發生UGB。此外，本研究發現白細胞計數與乙肝肝硬化UGB呈正相關。Husová等[18]指出感染為肝硬化出血的獨立危險因素，這也與其他研究結果相似[19]。

如何通過非侵入性方法有效預測肝硬化消化道出血風險，是目前臨床研究者關注的焦點[20-21]。本文構建的Logistic回歸模型所繪制的曲線下面積為0.904，對應的靈敏度為80.7%，特異度為86.8%，能較好地對乙肝肝硬化患者進行消化道出血風險的預測評估，而且各指標易收集,價格低廉,具有一定的臨床應用價值。因本研究樣本量尚不夠大，且血小板計數與脾功能亢進、血小板生成素減少及病毒導致的骨髓抑制等有關從而影響本模型的預測精確性[22]，因此需要今后更多大樣本量研究來支持。