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EASL热评丨丁惠国教授:AMMON-OHE模型可用于门诊肝硬化患者发生显性肝性脑病的风险分层
——  作者:    时间:2023-07-03 10:31:43    阅读数: 30

 
肝硬化患者出现显性肝脑病(OHE)会导致他们健康相关的生活质量下降,同时伴随着住院和死亡的风险突增。第58届欧洲肝脏研究学会年会(EASL2023)暨2023年EASL大会(EASL Congress 2023)上,西班牙巴伦西亚大学临床医院María Pilar Ballester等人介绍了一种用于评估门诊肝硬化患者发生OHE的风险分层的新模型——AMMON-OHE模型,可有效预测首次发作OHE的风险。《国际肝病》特邀首都医科大学附属北京佑安医院丁惠国教授团队点评该项研究,供读者学习参考。
 
 
研究简介
 
轻微肝脑病(MHE)被认为是易患OHE的临床状态之一,可出现在80%的稳定性肝硬化患者中。MHE的诊断目前是基于神经生理学、神经心理学或心理物理测试中的异常,患者测试的结果可用于预测未来发生显性肝性脑病及其相关死亡率的风险。因此,欧美肝脏研究协会建议肝硬化患者应至少使用两个(EASL)或一个(AASLD)相关的测试来评估MHE的存在。但是神经心理学和心理物理学测试被推荐用于发生显性肝性脑病风险评估的准确性有限。高氨血症是肝性脑病的核心发病机制,但其预测肝性脑病发生的效能尚不清楚。本研究旨在确定神经心理学或心理物理测试和血氨的预测作用,并开发Ammon-OHE模型用于评估门诊肝硬化患者后续发生显性肝性脑病的风险。
 
Ballester MP等人前瞻性观察了来自3个不同肝脏中心的426个门诊肝硬化患者长期随访的资料,中位随访年限2.5年。心理测量肝性脑病评分(PHES)<-4或临界闪烁频率(CFF)<39被认为是异常。血氨异常定义为在各自的实验室参考范围上限(AMM-ULN)。使用多因素脆弱性竞争风险分析和快速统一随机森林模型开发AMMON-OHE模型,预测未来显性肝性脑病发生风险,同时利用两个独立的肝脏队列(各有267例和381例患者)对AMMON-OHE模型进行了外部验证。
 
结果发现,基于PHES和CFF测试以及血氨检测,发现不同状态的患者发生OHE的时间有明显的差异(log-rank P<0.001),异常PHES加高血氨(高于正常上限)患者发生显性肝性脑病的概率最高(HR:4.4;95%CI:2.4~8.1,与正常PHES和AMM-ULN相比P<0.001)(图1)。多因素分析的结果显示,高血氨是发生显性肝性脑病的独立危险因素(HR:1.4;95%CI:1.1~1.9;P=0.015),而PHES和CFF则不是。AMMON-OHE模型(包括性别、糖尿病、白蛋白、肌酐和AMM-ULN)在预测门诊肝硬化患者显性肝性脑病的首次发作方面优于PHES和CFF,在两个验证队列中的C指数分别为0.844和0.728。
 
图1.各参数与OHE发生和生存的相关性分析
 
因此,研究者认为:本研究开发并验证了AMMON-OHE模型用于识别门诊肝硬化患者首次发作显性肝性脑病的风险。
 
专家点评
 
血氨、神经心理学及心理物理测试在MHE诊断中占据重要地位,但相关指标的异常与显性肝性脑病的进展是否具有相关性仍有待进一步研究。
 
此项研究基于血氨测定、神经心理学或心理物理测试联合常见临床及生化学指标来评估肝硬化患者首次发生显性肝性脑病的风险。研究者通过单因素和多因素分析发现PHES异常的患者更有可能发生OHE,但相较于异常PHES和CFF,血氨水平可独立作为OHE发生的独立危险因素,在PHES测试中添加高AMM-ULN显著提高了其OHE分层及死亡风险预测的能力。
 
此外研究者基于多中心数据采用多因素竞争风险脆弱性分析和随机森林模型进行OHE预测模型构建和验证,结果发现与传统的神经心理学或心理物理测试(PHES和CFF)相比,包括性别、糖尿病、白蛋白、肌酐和AMM-ULN在内的AMMON-OHE模型在预测OHE的首次发病率及死亡危险分层上具有更高的稳定性和诊断效能,并通过内部和外部数据集进行验证。
 
值得注意的是研究者基于AMMON-OHE模型还开发了新的APP,该APP可帮助临床医生评估门诊肝硬化患者发生显性肝性脑病的可能性及相关不良事件的发生率,为临床医生进行进一步的干预提供理论依据,具有较重要的临床意义。
 
参考文献:
 
[1] Ballester MP, Tranah T, Balcar L, et al. Development and validation of the AMMON-OHE model to risk stratify cirrhotic outpatients for ocurrence of overt hepatic encephalopathy. Journal of Hepatology 2023 vol. 78(S1) | S1–S99. EASL 2023. Abstract OS-035-YI.
 
李扬杰,首都医科大学消化内科学2022级博士研究生。
 
审核:丁惠国 首都医科大学附属北京佑安医院肝病消化中心主任,教授,博士研究生导师。
 
 
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