重型肝炎的终末期肝病模型预后分析

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1、重型肝炎的终末期肝病模型预后分析翁志宏作者单位:430022武汉,华中科技大学同济医学院附属协和医院传染科翁志宏男28岁蔡淑清【摘要】目的采用终末期肝病模型(ModelforEnd-StageLiverDisease,MELD)进行尝试,评估该模型评分系统对重型肝炎患者短期(3个月)预后的预测能力及临床应用价值,应用c-统计值(concordancestatistic)评估MELD模型的预测准确性,该值等同于受试者工作特征曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCur

2、ve,ROC曲线)的曲线下面积,并求出作为判断患者3个月内死亡与否的MELD最佳临界值。方法121住院例患者随机分为血浆置换(plasmaexchange,PE)组与非血浆置换组,应用MELD模型公式对每个患者进行评分,观察3月内的死亡率。结果81例患者在3个月内死亡(PE组35例,非PE组46例),MELD分值在20~30和30~40的患者的死亡率,PE组分别为36.8%、57.7%,而非PE组分别为64.9%、87.5%,PE组患者死亡率明显低于非PE组,差异有统计学意义(P<0.05)。M

3、ELD分值达到并超过40的患者的死亡率,PE组为86.7%;非PE组为100%,两组的差异没有统计学意义(P>0.05)。应用该模型预测患者3个月内死亡与否的最佳MELD临界值,PE组为30,敏感性80.0%,特异性52.0%,c-统计值为0.777;而非PE组分别为25,82.6%,86.7%及0.869。结论本研究认为MELD分值能够作为反映重型肝炎患者病情严重程度的指标,患者短期内(3个月)死亡危险性随MELD分值的增加而上升,MELD模型能较准确预测重型肝炎患者短期的临床预后。【关键词】

4、重型肝炎终末期肝病模型受试者工作特征曲线血浆置换AnalysisofPrognosisonPatientswithSevereHepatitisusingtheCriterionofModelforEnd-StageLiverDisease【Abstract】Aim:Tostudythepracticaluseofthemodelforend-stageliverdisease(MELD)onclinicandassessitsvalidityinpredictingtheprognosisof

5、thepatientwithseverehepatitisanddeterminethevalidityofthemodelbytheconcordance(c)-statisticwhichequivalenttotheareaunderreceiveroperatingcharacteristiccurve(ROCcurve).Besides,TheoptimalcutoffvaluesofMELDtodiscriminatebetweendeceasedandsurvivingpatien

6、tsiscalculatedbyusingROCcurves.Methods:121patientsweredividedrandomlyintoplasmaexchangegroupandnoneplasmaexchangegroup,andtheyweregradedwithMELDformula.Thedeathratewasobservedwithinthreemonths.Results:81patientswerediedwithin3-month(35casesinPEgroup,

7、46casesinnon-PEgroup).ThemortalityofpatientsinPEgroupwhoseMELDscorebetween20~30and30~40were36.8%and57.7%respectively,butinnon-PEcasestheywere64.9%、87.5%respectively,thereweresignificantdifferencebetweenPEgroupandnon-PEgroup(P<0.05).However,themortali

8、tyofpatientswhoseMELDscorehigherthan40were86.7%inPEgroupand100%innon-PEgroup,therewerenosignificantdifferencebetweenthetwogroups(P>0.05).Theoptimalcut-offvaluesofMELDtopredicttheprognosisofpatientswere30inPEgroupwhosesensitivityandspecificitywere80.0

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