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AASLD中国之声 | 韩涛教授:慢加急性肝衰竭的临床特征及不同预后评分模型的比较
——  作者:    时间:2018-11-11 03:51:58    阅读数: 156


乙肝及酒精性相关慢加急性肝衰竭的主要临床特征比较
 
慢加急性肝衰竭(ACLF)病情发展迅速、病死率高,不同病因的ACLF可能具有不同的临床特征。2018年美国肝病研究学会(AASLD)年会上,我国天津市第三中心医院韩涛教授团队报告了通过比较乙肝及酒精性相关ACLF的发生、发展及转归,从而探究两种病因引起的ACLF主要临床特征的异同。
 
该研究纳入基线符合亚太肝脏研究学会(APASL)ACLF诊断标准的患者397例(其中乙肝相关ACLF224例,酒精性相关ACLF173例);基线符合欧洲肝脏研究学会慢性肝衰竭(EASL-CLIF)诊断标准的患者151例(其中乙肝相关ACLF 68例,酒精性相关ACLF83例)。
 
研究发现,符合APASL-ACLF诊断标准的患者中,127例患者疾病发生存在一个以上诱因,乙肝相关ACLF患者最常见诱因为HBV再激活(65.2%),其次为细菌感染(37.9%),而在酒精性相关ACLF中,细菌感染占诱因首位(65.3%)。乙肝相关ACLF患者在基线肾脏、脑、循环和呼吸衰竭发生率上均低于酒精性相关ACLF患者(P值均<0.05)。两组在28天及90天病死率上差异无统计学意义(25% vs. 31.2%;40.6% vs. 45.1%)。
 
符合EASL-CLIF诊断标准的患者中,70例疾病发生存在一个以上诱因,其中乙肝相关ACLF患者最常见诱因为细菌感染(64.7%),其次为HBV再激活(52.9%);酒精性相关ACLF患者最常见诱因为细菌感染(78.3%),其次为胃食管静脉曲张破裂出血(43.3%)。乙肝相关ACLF患者基线水平的肝脏、凝血衰竭发生率均高于酒精性相关ACLF患者(72.1% vs. 56.6%;83.8% vs. 65.1%),而基线水平的肾脏、循环衰竭发生率均低于酒精性相关ACLF患者(20.6% vs. 36.1%;8.8% vs. 20.5% )(所有组间比较P值均<0.05)。两组在28天及90天病死率上无统计学差异(54.4% vs. 51.8%;69.1% vs. 65.1%)。提示乙肝相关ACLF患者更易于发生肝脏、凝血衰竭,而酒精性相关ACLF患者更易于发生肾脏、循环衰竭。
 
不同预后评分模型对酒精相关慢加急性肝衰竭患者短期预后的评估
 
酒精相关性ACLF在我国也并不少见,韩涛教授团队报道的另一项研究比较了年龄-胆红素-INR-肌酐评分(age, bilirubin, INR, creatinine, ABIC),Maddrey判别函数(discriminant function, MDF),终末期肝病模型(model for end stage liver disease, MELD),慢性肝衰竭-序贯器官衰竭(chronic liver failure-sequential organ failure assessment, CLIF-SOFA)评分,Child-Turcotte-Pugh(CTP)五种评分系统对酒精相关ACLF患者短期预后的预测价值。
 
研究回顾性分析了酒精相关ACLF患者152例,将入院时仅符合亚太肝脏研究学会慢性肝衰竭(APASL-CLIF)标准而不符合EASL-CLIF标准的患者为A组,将入院时符合EASL-CLIF标准者为B组。结果发现:A、B两组患者28天病死率分别为19%和50%,差异有统计学意义(P=0.002)。对A组患者,CLIF-SOFA评分预测28天病死率的ROC曲线下面积(AUC)最大(为0.889),随后依次为MELD(0.761)、MDF(0.738)、ABIC(0.718)和CTP(0.671)。对B组患者,CLIF-SOFA评分预测28天病死率的ROC曲线下面积(AUC)最大(为0.916),随后依次为MELD(0.804)、MDF(0.770)、ABIC(0.729)和CTP(0.647)。
 
上述结果表明,五种评分系统均能预测A、B两组患者短期预后。但无论A组和B组,CLIF-SOFA评分对28天死亡率的预测能力均优于其他评分系统。
 
原文链接:
 
1、Comparison of the clinical characteristics between the HBV and alcohol-related ACLF. AASLD 2018 Abstract 0324
 
2、Comparing Different Scoring Models of Predicting the Short-Term Mortality for Alcohol-Related Acute-on-Chronic Liver Failure. AASLD 2018 Abstract 1419

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