【摘 要】
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目的探讨HBV慢性感染慢加急性肝衰竭患者短期生存预后的预测因素,建立Cys C、TBil、INR和PLT联合的新型预测模型。方法收集2015年4月-2018年8月确诊HBV-ACLF的67例患者的临床
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目的探讨HBV慢性感染慢加急性肝衰竭患者短期生存预后的预测因素,建立Cys C、TBil、INR和PLT联合的新型预测模型。方法收集2015年4月-2018年8月确诊HBV-ACLF的67例患者的临床资料,根据确诊后12周随访的生存情况分为生存组(n=28)和死亡组(n=39)。收集患者临床资料,包括性别、年龄、TBil、INR、Cr、血清钠、PLT、ALT、AST、ALB、Cys C,是否有急性肾损伤(AKI)。符合正态分布的计量资料两组间比较采用t检验;符合偏态分布的计量资料两组间比较采用Wilcoxon秩和检验。计数资料组间比较采用c~2检验。应用Logistics回归分析进行多因素分析,筛选独立危险因素,通过Logistics回归参数确定回归系数及常数项,建立预测模型,绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),ROC曲线下面积(AUC)的比较采用De Long法。结果死亡组患者的年龄、TBil、INR、Cys C、MELD均高于生存组,合并有AKI的患者的近期生存率明显低于非AKI者(统计值分别为t=-2.998,Z=-2.187,Z=-3.496,Z=-2.333,t=-4.412,P值均<0.05)。TBil(OR=1.013,95%CI:1.003～1.024,P=0.014)、INR(OR=6.857,95%CI:1.449～32.449,P=0.015)、Cys C(OR=2.826,95%CI:1.001～7.983,P=0.050)、PLT(OR=0.982,95%CI:0.964～1.000,P=0.048)是HBV-ACLF患者短期预后的独立影响因素。TBil、INR、Cys C和PLT联合建立TICP模型,TICP模型的AUC(95%CI)为0.879(0.78～0.95),MELD评分的AUC(95%CI)为0.760(0.64～0.86),两者比较有统计学差异(Z=2.708 P=0.007)。TICP预测HBV-ACLF患者短期生存情况的准确度(87.05%vs 67.16%)、灵敏度(84.62%vs56.41%)、特异度(85.71%vs 85.71%)、约登指数(0.70 vs 0.42)均优于MELD评分,预测效能优于MELD(P<0.05)。结论TBil、INR、Cys C、PLT是HBV-ACLF患者短期预后的独立影响因素,四者联合建立的TICP预测模型对患者短期生存预后具有良好的预测价值。
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