基于血清Fe和CA199预测模型对慢性乙型肝炎患者肝纤维化分期的临床研究

摘要

目的:通过建立新的无创血清学模型,以评估其对慢性乙型肝炎(CHB)相关肝纤维化分期的预测价值,并与其他预测方法进行评估对比.方法:采用回顾性分析CHB导致肝纤维化患者的临床数据资料,根据肝活组织检查结果,将符合条件的病例分为无显著肝纤维化组(S0/1)和显著肝纤维化组(S≥2),收集其血清学指标、影像学检查、天冬氨酸氨基转移酶/血小板比值指数(APRI)、4因子模型(FIB-4)、Forns指数等数据,运用t检验、二元Logistic回归分析等方法建立了无创肝纤维化新模型(CF模型),并使用受试者工作特征(ROC)曲线,比较新模型与各个检验指标的预测准确性.结果:S0/1组(34例)和S≥2组(20例)患者γ-谷氨酰转肽酶(GGT)、血小板计数(PLT)、Gamma蛋白、Beta1蛋白、Beta2蛋白、层粘蛋白(LN)、甲胎蛋白(AFP)、糖类抗原(CA199)、血清铁(Fe)、转铁蛋白(TFR)、未饱和铁结合力(UIBC)的差异比较均有统计学意义;根据回归分析结果建立[logit(CF)=-4.918+0.051×CA199+0.133×Fe]新模型,其ROC曲线下面积(AUC)为0.843,优于APRI、FIB-4评分及Forns指数评分的预测价值,差异有统计学意义(P<0.05),其AUC分别为APRI(0.635)、FIB-4(0.608)、Forns(0.650);优于声辐射脉冲成像(ARFI)、Fibroscan瞬时弹性成像的影像诊断价值,AUC分别为0.840、0.782,但差异无统计学意义(P>0.05).结论:CF模型对于诊断显著肝纤维化(S≥2)的预测价值不仅高于APRI、FIB-4和Forns的模型评分,且与ARFI和Fibroscan影像学单独检查的效用相近,其评估价值可能更大.