基于临床数据构建慢性乙型肝炎患者肝纤维化的新型预测评分：S-risk score

作者：陈静丹; 蔡群^*

来源：中国微生态学杂志, 2023, 35(11): 1298-1302.

DOI：10.13381/j.cnki.cjm.202311009

• 慢性乙型肝炎
• 肝纤维化
• 预测模型

目的 基于临床数据构建一种预测慢性乙型肝炎肝纤维化的无创诊断模型。方法 收集2021年1月至2023年7月宁波市医疗中心李惠利医院收治的165例CHB患者病例资料作回顾性分析，根据肝活检病理结果将患者分为无肝纤维化组（S0,n=22）和肝纤维化组（≥S1,n=143）。收集患者的血清学指标和临床数据，运用单因素和多因素logitstic回归分析筛选出独立预测指标并建立模型，同时采用受试者工作特征曲线（ROC）评价模型的预测效能。结果 单因素分析结果显示，两组患者在白蛋白、谷草转氨酶、甘油三酯、总胆汁酸、胆碱酯酶、凝血酶原时间、BMI、血清Ⅳ胶原和血清透明质酸等指标中存在差异（P<0.05）。通过logistic多因素的回归分析构建肝纤维化模型S-risk score=-4.30+0.12×白蛋白+0.02×谷草转氨酶-0.05×碱性磷酸酶+0.29×甘油三酯+0.06×总胆汁酸-0.47×凝血酶原时间+0.20×BMI+0.03×血清Ⅳ胶原测定+0.02×血清透明质酸。该评分下的ROC曲线下的面积为0.866，其预测肝纤维化的准确性明显优于APRI和FIB-4两项评分模型。结论 我们构建的S-risk score模型对CHB患者肝纤维化有良好的预测能力，其预测准确性均高于APRI和FIB-4两项评分模型。

• 单位
  宁波市医疗中心李惠利医院