Logistic回归模型可以减少

不必要的人工肝支持

乙型肝炎病毒相关的急性

——慢性肝衰竭：决定曲线分析

摘要：背景：已经提出了几种模型来预测急性慢性肝脏的短期结果治疗后失败（ACLF）。我们的目标是确定是否有更好的人造肝支持系统的决策（ALSS）治疗可以通过决策曲线分析（DCA）用模型而不是无模型进行。

方法：232例乙型肝炎病毒（HBV）相关性ACLF患者队列的医学概况是回顾性分析探讨血浆凝血酶原活动（PTA）在终末期肝病模型中的作用（MELD）和逻辑回归模型（LRM）来鉴别可从ALSS获益的患者。准确性和PTA，MELD和LRM的可靠性用先前报道的截止值进行评估。进行DCA评估这些模型在预测治疗结果中的临床作用。

结果：截止值为0.2时，LRM的灵敏度为92.6％，特异性为42.3％接受0.68的操作特征曲线（AUC），其显示出优于PTA和MELD的判别。DCA显示，LRM引导的ALSS治疗优于其他策略，包括“治疗全部”和MELD引导治疗，中度阈值概率为16％至64％。

结论：使用LRM引导ALSS治疗可以提高准确性和效率程序，从而避免不必要的ALSS

关键词: 终末期肝病模型，Logistic回归模型，急性慢性肝衰竭，乙型肝炎病毒，决策曲线分析

1.介绍

慢性肝衰竭急性发作（ACLF）的特征是se-黄疸，凝血障碍，肝性脑病（HE），和高发病率和死亡率。乙型肝炎病毒（HBV）感染是亚洲再次感染ACLF的最常见原因，目前，治疗与HBV相关的ACLF（HBV-ACLF）基于两种主要方案 - 抗病毒治疗 - 和中国的人工肝支持系统（ALSS）[2]。用核苷（t）ide类似物进行抗病毒治疗被证明可以显着改善预后和生存率在HBV-ACLF患者中[3]。但是，使用ALSS已经显示了几个安全性和效率的可变范围临床试验[4-8]。在过去的十年中，有几个模型被提议预测HBV-DNA的短期结果，ACLF治疗后。例如，抗病毒治疗可以仅在患者中显着降低3个月的死亡率与终末期肝病（MELD）评分模型进行比较低于30，与MELD分数更高的患者相比[9]。另有研究表明ACLF患者较低。

MELD评分显示预后显着改善与MELD评分较高的患者相比[10]。那里-因此，ALSS治疗的可变结果依据缺乏指导可能解释成本效益这种预测模型。一个理想的预测模型可以提供客观信息，这可能会导致有利的结果或生存。最近，一些研究揭示了更高的诊断适应症与病因（如HBV）相关。在452例诊断为HCC的患者中，HBV-ACLF建立Logistic回归模型（LRM）得分，其中一个区域在接收操作下特征曲线（AUC）为0.844。随着中断0.2，灵敏度为86.7，特异性为75.5％移植[11]。 LRM已经显示出前景光明的成果，HBV-ACLF自其引入以来的预后预测纳入临床应用。杨等人。比较预测 -人口普查中MELD与LRM的性能，273例HBV-ACLF患者。在ACLF患者中肝硬化（LC），LRM的AUC（0.851）能够与MELD（0.840）相媲美。但是，肝硬化ACLF，LRM的AUC（0.897）显着高于MELD（0.758）[12]。在之前的研究中，我们报道ALSS可以通过im-证明患者的短期和长期预后HBV-ACLF [13]。这里我们按顺序重新分析了数据以确定是否有更好的ALSS治疗决策 -可以用模型（例如MELD或LRM）比没有，通过决策曲线分析。

2.方法

2.1研究患者

从2003年1月至2007年12月，所有患者承认 - 在诊断为HBV-ACLF ac-根据中国的指导方针[14,15]进行筛选。符合条件的患者参加了以下标准：（i）年龄介乎18至70岁; （ii）推定诊断

- 被称为乙肝表面抗原（HBsAg）载体，慢性乙型肝炎（CHB）或HBV相关的肝硬化HBC）; （iii）血清进行性高胆红素血症总胆红素（TBil）ge;10mg / dL; （四）凝血功能障碍血浆凝血酶原活性（PTA）le;40％或国际标准化比（INR）gt; 1.5; （v）在4周内症状发作并发腹水和/或HE。ACLF是进一步分为早期阶段（30％lt;PTAle;40％）和中期至末期阶段（PTAle;30％）[15]。有些患者是根据以下标准排除：急性HBV感染超感染其他病毒，慢性肝失败，肝细胞癌（HCC）共存，vere消化道出血，怀孕或肝脏trans-植物接受者。主要终点是3个月的生存期。第二-ary终点为ACL诊断后5年的生存率。病人的医疗概况是回顾性的 - 在本研究中进行了分析。我们的研究协议经机构审查委员会（IRB）批准南通大学南通市第三人民医院并按照1975年赫尔辛基宣言的道德准则进行。病人同意由相同的IRB豁免。

2.2 MELD计算

MELD得分（范围从6到40）符合标准公式[16]。 MELD = 11.2times;ln（INR） 9.6times;ln [肌酸酐（mg / dL）] 3.8times;ln [TBil（mg / dL）] 6.4（肝病病因学常数）。 实验室胆红素值，INR或肌酐值小于1四舍五入为1，以避免负分。Cre-肾上腺素大于4毫克/分升或肾脏替代治疗被限制在4mg / dL。 另外，这个因素未使用肝病病因学。

2.3LRM计算

按照原始计算LRM分数参考文献[11]。 LRM = -1.343 0.772times;HE 2.279times;HRS 0.85times;LC 1.026times;HBeAg - 2.117times;PTA /年龄。对于HE，肝肾综合征（HRS），LC和乙型肝炎e抗原HBeAg），是/正= 1，而无/负= 0。分数四舍五入到最接近的十分之一。

2.4ALSS治疗

HBV-ACLF患者被随机分配到组或者给予ALSS与标准医疗相结合治疗（SMT）或只有SMT。随机化是con由流行病学和医学部管理南通大学统计学基于SAS模块，正如我们在之前的研究中所描述的[13]。

3.统计分析

PTA，MELD或LRM的准确性被评估为sep-arately。对于每个模型，AUC，敏感性，特异性，阳性预测值（PPV），阴性预测值（净现值），以及诊断比值比（DOR），与评估95％置信区间（CIs）。一个简单的决策树由HBV-图1中的ACLF患者。分裂参数是推荐的，ALSS治疗的否定。 a，b，c和d显示每个组中的活或死例，给出值

真正的积极的，假的积极的，假的消极的，和真实的负分别。提出一个具有成本效益的分析由维克斯[17-19]，每个模型使用决策曲线分析（DCA）。模型的净收益

被估计的数量之间的差异真正和假阳性，加权的可能性具体的阈值概率（Pt）。阈值例如，20％表示存活概率为接受治疗的患者比对照患者高80：20倍，不必要的治疗患者的阳离子。此外，对特定患者使用LRM，10％的Pt表示他的LRM lt;0.2的可能性（ALSS治疗推荐）修补）比LRMge;0.2高90：10 = 9倍（不需要ALSS治疗）。模型的净收益与另一个模型或参考网相比较受益可以被解释为亲子关系的净增长，

部分病例确定。我们使用计算净收益下列公式[17]：净效益= a / N - b / Ntimes;[Pt /（1-

铂）。我们通过假设没有患者来设定零净效益正在接受ALSS;相反，我们计算了参考 - 假设所有患者都经历了ALSS治疗。对于任何给定的阈值概率（Pt）分割点，首选的模式将是更大的净收益。不必要的ALSS数量的减少是计算的，使用下面的公式[17]：减少可避免的每100名患者进行ALSS治疗=（模型的净效益- 全部处理的净效益）/ [Pt /（1-Pt）]times;100。该值是净值的假阴性，因此相当于reduc-不必要的ALSS数量不减少有ACLF的患者数量正好需要ALSS。所有的统计分析，包括DCA和图表im-使用Stata版本13（StataCorp，TX，USA）。

图一

4.结果

4.1患者特征

总共有283名被诊断为HBV-ACLF的患者筛选纳入本研究队列。在这些当中，这项研究排除了51名患者：年龄超过5岁70年来，八种用于超感染戊型肝炎病毒，两种用于HCC共存，七种用于肝移植，29不完整的数据。因此最终的队列受到影响有232名病人有完整的病历。

研究队列的中位数（年龄）为45岁（21-69岁）年，男性为77％（表1）。肝硬化已2006年被预先接受112名（48.3％）患者。平均HBV DNA为4.1plusmn;2.5 lgcopies / ml，142例（61.2％）为乙型肝炎e抗 - gen（HBeAg）阳性。此外，血清胆红素的平均值（SD）为22.2（9.2）mg / dL，PTA为27.1％（16.8％），INR 4.2（2.2），血清肌酐0.93（0.74）mg / dL和albu-分钟32.1（5.0）g / L。最常见的并发症是腹水（194例，83.6％），自发性细菌性腹膜炎（SBP，152例，65.5％），HE（64例，27.67％），和HRS（37例; 16％）。其中，104例（44.8％）患者接受ALSS治疗。 121名（52.2％）患者存活

前3个月随访（表1，图2）。

表1人口统计学，临床和实验室特征

4.2模型的预测性能

正如以前的研究所建议的那样，PTA的临界值，MELD和LRM模型分别设定为30％，30％和0.2％spectively。 PTA的截止值为30％时，39.7％的特异性，77.5％的特异性，65.8％的PPV，NPV54.4％，AUC为0.59，DOR为2.26。 随着切断值为30，MELD的灵敏度为55％，特异性为70.2％，PPV为62.9％NPV为63％，AUC为0.63，DOR为2.88。 截止值为0.2时，LRM具有敏感性，特异性为92.3％，特异性为42.3％，PPV为63.6％，NPV为100％83.9％，AUC为0.68，DOR为9.14。

图二HBV-ACLF患者在90天随访期间的累积生存率

4.3决策曲线分析

在表3中，在应用LRM模型的情况下，总数 - 患者数（N）为232，真阳性数为112，假阳性数为64. LRM-（112/232） - （64/232）times;[Pt /（1-铂）。 “全部对待”的真假计数战略只是具有和与 - ALSS治疗分别[17]。计算净收益 - 适合“治疗所有”给出（121/232） - （111/232）times;[Pt /（1-Pt）]同时在所有患者中去除LRM模型。ACLF治疗的决定曲线，3个ana-在图3中绘制了裂解模型以估计结果在临床上。单一标记的净收益PTA与随机ALSS的净效益类似，signment。与“治疗所有”相比，LRM引导的ALSS战略导致更有可能获得更大的净收益门槛从16％开始。此外，它总是更高而不是MELD指导战略的净收益。这俩LRM和MELD模型显示出更好的净效益与随机ALSS分配相比。在16％的Pt上的净效益可以被解释如果我们根据LRM得分执行ALSS，对于所有患者而言，相当于ALSS。此外，在64％的点上，预测模型的净效益是假设所有患者都需要ALSS 0.321。该净利润公式被用来计算哪个是相当于一个净 0.321times;100 /（0.64 / 0.36）= 18的虚假每100例患者阳性结果。这意味着使用预测模型可能导致相当于18％ACLF患者的ALSS较少，但无增加需要ALSS的患者数量未经治疗。对于较高的Pt（gt; 64％），则选择“不处理”是优选的而且预测模型都没有价值（图3，表4）。

表2表现预测3个月结果的模型与推荐的截止值

5.讨论

人工肝支持系统首次应用于治疗20世纪70年代急性肝衰竭试图取而代之

有一定的肝脏解毒功能。在一个手，治疗费用几乎是昂贵的中国ALSS每届会议价值US2500美元。 inci-精神不良事件（即出血，低血压，感染，凝血障碍和导管相关事件）据报道[5,6,8,13,20]。另一方面，几个临床试验和系统评价表明ALSS可以降低ACLF患者的死亡率标准药物治疗[21-24]。因此ALSS已经被推荐为一种重要的方法治疗ACLF [1,15,25,26]。是否要全部对待这问题已经有了广泛的争论ACLF患者或治疗选定的患者。

表3真实ALSS治疗与结果之间的关系的LRM引导ALSS治疗

一些努力已被用于识别因素或预测ALSS后预后的模型。对于in-其中包括HE，PTA，胆红素，cre-atinine，钠，先前存在的肝硬化和年龄，是作为短期临床预测的独立预测因子被发现，ACLF的病死率[13]。几个模型，如MELD和LRM，并建议截止值提出预测ACLF pa-tients [11,27]。自从引入临床以来实践中，MELD和LRM分数已经过测试不少研究。然而，广泛的敏感性和特殊性，已有报道预测死亡率ACLF患者[9,10,12,28]。尽管众所周知MELD在分配供体肝脏中的作用[27]，临床 - MELD和其他治疗模型的ical效用 - 目前尚不清楚。虽然歧视和校准是必不可少的预测模型

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

英语原文共 7 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[279981]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word