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JCTH | ALBA和ELF两种方法的联合可提高肝纤维化≥F2的风险预测

已有 713 次阅读 2024-6-19 14:36 |系统分类:科研笔记

本文“Performance of the Enhanced Liver Fibrosis Score, Comparison with Vibration-controlled Transient Elastography Data, and Development of a Simple Algorithm to Predict Significant Liver Fibrosis in a Community-based Liver Service: A Retrospective Evaluation”在期刊Journal of Clinical and Translational Hepatology上发表。

投稿:2022年7月15日;修回:2022年9月30日;接受:2022年10月26日;上线:2023年2月24日

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本文翻译整理:JCTH青年编委马东梅(青岛大学附属医院)

肝脏疾病是英国第三大常见的过早死亡原因。非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)占英国人口中30%,是其他非肝脏疾病(如2型糖尿病、心血管疾病、慢性肾脏疾病)的风险因素,会导致发生癌症的风险增加。而肝纤维化是肝硬化、肝细胞癌和终末期肝衰竭的关键危险因素。因此,检测肝纤维化非常重要。美国国家健康与护理卓越研究所(NICE)建议使用增强型肝纤维化(ELF)试验,联合振动控制瞬态弹性成像(VCTE)进行非酒精性脂肪肝患者重度(≥F3)肝纤维化的评估。而在实践中,ELF预测中度(≥F2)纤维化的性能尚不确定。由于ELF尚未广泛使用,因此需要提供一种评估肝病风险患者的可行和有效的方法。

本研究使用了2020年1月至12月期间从英国南安普顿社区招募的回顾性患者队列(衍生队列)和2021年3月至12月之间招募的患者独立队列(验证队列),用于肝纤维化患者算法的研究。在南安普顿社区对肝纤维化患者进行初筛,然后由全科医生对患者进行肝纤维化患者VCTE评估。评估包括:体重指数(BMI)、糖尿病状态、丙氨酸氨基转移酶(ALT)水平、ELF评分,最后根据VCTE的活检验证的纤维化分期。该回顾性评价评估了ELF检测临界值在真实环境中的表现,采用受试者操作曲线下面积(AUROC)比较ALT、BMI、HbA1c 和ELF的诊断准确性,以识别肝纤维化中度(≥F2)和重度肝纤维化(≥F3)。

研究开始即对数据进行了清洗,将不完整的数据排除在本次评估之外。筛选获得的衍生队列中的273/350患者和验证队列中的115/176患者符合回顾性评估的条件(图1)。

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图1. 研究总路线图

利用(ROC)曲线分析(1)检验VCTE评估前收集的变量与肝纤维化分期之间的关联性,(2)评估变量的风险预测能力,以识别≥F2和≥F3作为二元结局。受试者曲线下面积(AUROC)用于比较ALT、BMI、HbA1c和ELF的诊断准确性。

作为中度(≥F2/≥8.2 kPa)或重度肝纤维化(≥F3/≥9.7 kPa)的预测因子,ELF表现出了良好的性能,AUC=0.70,95%置信区间CI:0.64-0.76和AUC=0.72,95% CI:0.65-0.79的情况。Youden指数计算得出肝纤维化≥F2的ELF=9.85,肝纤维化≥F3的ELF=9.95(图2)。

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图2.用于诊断(A)中度纤维化(≥F2/≥8.2 kPa)和(B)重度纤维化(≥F3/≥9.7 kPa)的增强肝纤维化(ELF)的曲线下面积(AUC)、受试者工作特性(ROC)。

由于每个单独的变量(ALT、BMI和HbA 1c)对于识别肝纤维化没有显示出良好的诊断性能,研究者测试了组合这些变量的诊断性能。当合并ALT、BMI和HbA 1c检测指标时,识别肝纤维化≥F2和≥F3的诊断性能得以改善,这对识别≥F2具有良好的性能(AUC=0.80,95% CI:0.74-0.85),识别≥F3的性能一般(AUC=0.78,95% CI:0.72-0.84,图3A)。将ELF添加到三个变量中,将肝纤维化≥F3的性能提高至良好(AUC=0.82,95% CI:0.76-0.88),亦增加了≥F2的性能(AUC=0.82,95% CI:0.76-0.87,图3B)。

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图3.预测中度(≥F2/≥8.2 kPa)和重度肝纤维化(≥F3/≥9.7 kPa)的ROC结果。使用(A)ALT、BMI和HbA1c以及(B)ALT、BMI、HbA1c和ELF的曲线下面积(AUC)及受试者工作特性(ROC)。

将ALBA算法应用于衍生队列以预测≥F2,显示AUC=0.80,95%置信区间:0.69–0.92(图4A)。

将ALBA算法应用于验证队列以预测≥F2,显示AUC=0.75,95%CI:0.66–0.85(图4B)。

将ALBA算法和ELF相结合时,识别≥F2的诊断性均得到改善。衍生队列AUC=0.82,95% CI:0.77-0.88,验证队列AUC=0.76,95% CI:0.67-0.86(图4C、D)。

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图4.预测中度肝纤维化(≥F2/≥8.2 kPa)的曲线下面积(AUC)受试者工作特性(ROC),使用ALBA算法对(A)衍生数据和(B)验证数据,并使用ALBA算法和ELF共同预测(C)衍生数据和(D)验证数据的中度肝纤维化(≥F2/≥8.2 kPa)。

本研究表明,在无法进行无创血液检查的情况下,ALBA算法可以预测患者肝纤维化≥F2的概率,该阶段可以使用低剂量的GLP-1受体激动剂来治疗肝纤维化。结果显示肝纤维化≥F2的最佳ELF临界值为9.85,肝纤维化≥F3的最佳ELF临界值为9.95。ALT、BMI和HbA 1c(ALBA算法)可对风险≥F2的患者进行分层,从而指导临床进行治疗。ALBA和ELF两种方法的联合可提高肝纤维化≥F2的风险预测。

引用本文:

Reinson T, Patel J, Mathews M, Fountain D, Buchanan RM, Byrne CD. Performance of the Enhanced Liver Fibrosis Score, Comparison with Vibration-controlled Transient Elastography Data, and Development of a Simple Algorithm to Predict Significant Liver Fibrosis in a Community-based Liver Service: A Retrospective Evaluation. J Clin Transl Hepatol. 2023;11(4):800-808. doi: 10.14218/JCTH.2022.00335.

原文链接:https://www.xiahepublishing.com/2310-8819/JCTH-2022-00335

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第一作者&通讯作者:

Tina Reinson

南安普顿大学医学院生物医学研究中心

Journal of Clinical and Translational Hepatology简介

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Journal of Clinical and Translational Hepatology(JCTH,《临床与转化肝脏病杂志》,pISSN: 2225-0719, eISSN: 2310-8819)是由重庆医科大学附属第二医院主办,Xia & He Publishing Inc. (华誉出版社)出版的英文学术期刊,主要收录肝病领域的临床或转化相关的研究论文、综述、述评等。

  • 2022 Impact Factor: 3.6

  • 2023 CiteScore: 6.4

期刊主题

JCTH于2013年9月正式创刊,主要收录肝病领域临床或转化相关的研究论文、综述、述评等。JCTH收录主题包括但不限于:

  • 临床和基础肝病学新发现

  • 肝病机制

  • 肝病研究与治疗新技术

  • 肝病的流行病学/环境因素

  • 免疫系统功能在肝病中的作用

  • 急性和慢性肝炎

  • 肝硬化

  • 遗传性和代谢性肝病及其并发症

  • 肝胆疾病

  • 肝癌

  • 药物代谢

  • 腹膜结核(伴门脉高压)

主编介绍

任红教授

重庆医科大学附属第二医院,病毒性肝炎研究所

中国,重庆

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Prof. George Y. Wu

Department of Medicine, Division of Gastroenterology–Hepatology, University of Connecticut Health Center Farmington

USA

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Prof. Harry Hua-Xiang Xia

广东药科大学第一附属医院,消化内科

中国,广州

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欢迎投稿

期刊网站:https://www.xiahepublishing.com/journal/jcth

投稿网址:https://mc03.manuscriptcentral.com/jcth

期刊邮箱:jcth@xiahepublishing.com 陈老师

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