论文部分内容阅读
目的:分析临床血清实验室检查、影像学检查(SWETM)及血清学模型(M ELD、APRI、AAR、FI、Fib-4、King、Lok)对肝硬化食管胃静脉曲张不同程度的诊断价值,比较之间差异,利用ROC曲线分析并制定出非侵入性指标、血清学模型检测GOV、MSGOV的最佳截断值(cut off),并探讨其相互联合对肝硬化患者食管胃底静脉曲张严重程度的诊断价值。方法:应用回顾性研究方法,依照纳入排除标准,收集2017年01月至2018年12月于山东省省级区域医疗中心-滨州医学院附属医院消化内科、感染科、肝胆外科住院的242名不同病因的肝硬化患者(CTP A、B级),以内镜检查结果为诊断金标准,根据食管胃静脉曲张程度分为NGOV、GOV共两组,其中GOV组再分为LGOV、MSGOV两组,对选取患者均予以详细评估,详细统计患者的一般临床资料(性别、年龄),临床血清实验室检查(PLT、HGB、AS T、ALT、PTA、LN、HA等),临床影像学检查(SWETE)等指标。单一因素与GOV、MSGOV分别进行单变量相关性分析,在单变量分析基础上进行非条件多因素Logistic回归分析,确定GOV、MSGOV的独立危险因素与保护因素。将血清学模型分别与GOV、MSGOV进行相关性分析,进一步分别绘制PLT、SWETM、血清学模型(MELD、APRI、AAR、FI、Fib-4、King、Lok)的 ROC曲线,评估诊断效能。根据是否能合并GOV、MSGOV,分别对PLT、SWETM、血清学模型(MELD、APRI、AAR、FI、Fib-4、King、Lok)进行二元 Logisti c回归分析,进一步通过受试者工作特征曲线(ROC)分析不同联合指标对预测GOV、MSGOV的临床价值,通过ROC曲线下面积(AUC)表示。定义P<0.05具有统计学差异。结果:1、通过单变量分析筛选出GOV的影响因素,分别为WBC、RBC、HGB、PLT、Hct、RDW-CV、AST、Alb、TP、DBIL、TC、Cr、PT、INR、PT A、HA、LN、CTP分级及SWETM等。筛选出MSGOV组的影响因素,分别为WBC、RBC、HGB、PLT、Hct、RDW-CV、Alb、Glb、TBIL、DBIL、INR、I V-C及SWETM等。2、多因素非条件回归分析得出RDW-CV、AST、DBIL、Cr、PT、SWETM是GOV发生的独立危险因素(OR>1,P<0.05),PLT、TP是G OV发生的保护性因素(OR<1,P<0.05)。分析得出Glb、γ-GGT、INR、L N、SWETM 是 MSGOV 发生的独立危险因素(OR>1,P<0.05),WBC、RB C、PLT、Glb、γ-GGT 是 MSGOV 发生的保护性因素(OR<1,P<0.05)。3、绘制经回归分析确定GOV的保护性因素(PLT)、危险因素(SWETM)和血清学模型(MELD、APRI、AAR、FI、Fib-4、King、Lok)的 ROC 曲线,采用 Y ouden指数确定出最佳截断值,分别为:125、15.46、7.54、2.05、1.96、-28.44、7.36、16.56、2.34。绘制经回归分析确定MSGOV的保护性因素(PLT)、危险因素(SWETM)和血清学模型(MELD、APRI、FI、Fib-4、King、Lok)的ROC曲线,采用Youden指数确定最佳截断值,分别为:87、23.41、10.53、4.19、-23.95、9.84、22.21、2.59。4、将 SWETM 分别与 PLT、血清学模型(M ELD、APRI、FI、Fib-4、King、Lok)组合、MELD 与 PLT 组合构成非侵入性联合模型,并绘制非侵入性联合模型ROC曲线,其对GOV的诊断均具有较高的曲线下面积、敏感性及特异性。将SWETM分别与PLT、血清学模型(MELD、APRI、AAR、FI、Fib-4、King、Lok)组合、MELD 与 PLT组合构成非侵入性联合模型,并绘制非侵入性联合模型ROC曲线,其对MSGOV的诊断均具有较高的曲线下面积、敏感性及特异性。结论:1、SWETM、MELD是诊断肝硬化GOV和肝硬化MSGOV最具有临床价值的非侵入性指标及血清学模型。2、SWETM+APRI对肝硬化GOV的诊断具有较高临床价值,可作为肝硬化GOV筛查的非侵入性联合模型。3、SWETM+MELD对肝硬化MSGOV的诊断具有较高临床价值。在SWETM未普及地区,可应用MELD+PLT替代SWETM+MELD作为临床预测肝硬化MSGOV发生风险的非侵入性联合模型。