利用判别分析预测慢加急性肝衰竭患者的治疗效果

李 娟 张云丽 王 越 徐厚君

1北京京煤集团总医院消化科 北京 102300；2华北理工大学公共卫生学院

慢加急性肝衰竭(Acute-on-chronic liver failure，ACLF)是在慢性肝病基础上，由各种诱因引起以急性黄疸加深、凝血功能障碍为肝衰竭表现的综合征，可合并包括肝性脑病、腹水、电解质紊乱、感染、肝肾综合征、肝肺综合征等并发症以及肝外器官功能衰竭[1]。在我国 ACLF 主要病因为慢性乙型肝炎感染，此病进展迅速，且凶险，短中期病死率为50%～90%[2-3]。另外东西方对ACLF诊断标准与病因学存在差异，ACLF是危及全球公共健康的重大疾病[4]，因此，早期诊断和治疗对降低ACLF病死率至关重要；建立一个有效的预测ACLF预后判别模型临床意义重大。使用回顾性研究方法，对ACLF患者进行研究。借助软件SPSS21.0进行统计学处理，从而得到ACLF相关的预后影响因素；通过分析ACLF患者的一般情况、临床表现和实验室指标与ACLF预后的相关关系，利用逐步判别分析法建立ACLF患者治疗效果判别分析模型。以评估判别分析法预测ACLF预后的价值，为ACLF的早期预测、早期治疗提供有效参考[5]。

1 资料与方法

1.1临床资料 回顾性收集2018年1月至2019年12月北京佑安医院人工肝中心住院的149例ACLF患者的完整病例资料。纳入标准：依据2018年《肝衰竭诊疗指南》[1]中制定的ACLF的诊断标准。排除标准：排除伴慢性心肺功能不全、结核病、代谢性疾病(糖尿病、甲状腺功能亢进等)、风湿免疫系统疾病、肿瘤及因各种原因未能配合进行内科综合性治疗的病例。所有患者均接受系统规范的内科综合治疗。

1.2疗效评判标准 以观察3月内病情转归将患者分为好转组(n=76)和无效组(n=73)。判定标准为：①好转组：患者临床症状消失或基本消失，出院时无并发症；总胆红素≤171μmol/L，凝血酶原活动度≥40%，且无明显波动；②无效组：指临床主要症状无好转，出院时仍有一种或以上并发症；总胆红素>171μmol/L，凝血酶原活动度<40%；死亡。

1.3观察指标 收集年龄、性别、入院24小时内的实验室指标：白细胞(WBC)、血红蛋白(HGB)、血小板计数(PLT)、降钙素原(PCT)、甲胎蛋白(AFP)、凝血酶原时间(PT)、凝血酶原活动度(PTA)、国际标准化指标(INR)、天冬氨酸氨基转移酶(ALT)、总胆红素(TBIL)、白蛋白(ALB)、丙氨酸氨基转移酶(AST)、总胆汁酸(TBA)、前白蛋白(PALB)、胆碱酯酶(CHE)、总胆固醇(CHO)、尿素氮(BUN)、肌酐(CR)、碱性磷酸酶(ALP)。

2 结果

2.1两组不同预后的ACLF患者各指标的单因素分析 将无效组、好转组ACLF患者不同预后指标进行比较，对ACLF患者两组指标经单因素分析得到年龄、TBIL、ALB、CHE、CHO、BUN、CR、PT、PCT差异具有统计学意义(P<0.1)，见表1。

表1 两组不同预后的ACLF患者指标单因素分析

2.2影响ACLF患者预后指标Logistic回归分析 对表1中有统计学意义的指标统一赋值，见表2。赋值后行Logistic回归分析，拟合信息结果显示(χ2=76.451，P=0.000)，由于P<0.05，差异有统计学意义，建模成功。根据似然比最终得到TBIL、PT、PCT、ALB、CHO差异有统计学意义(P<0.05)。结果见表3。TBIL、PT、PCT的OR值>1，3个因素可能是ACLF的危险因素。

表2 非条件Logistic回归各变量赋值

表3 影响ACLF患者预后指标Logistic回归分析

2.3逐步判别分析

2.3.1判别函数指标筛选 经过Logistic分析，最终TBIL、PT、PCT、ALB、CHO差异有统计学意义(P<0.05)，因此这5个指标为有效判别指标，最终可进入本次ACLF判别分析模型。

2.3.2Fisher线性判别式函数 通过对Logistic分析有统计学意义的指标进行判别分析得到TBIL、ALB、CHO、PT、PCT建立的Fisher线性判别函数为：Z1(好转)=-33.231+0.008×TBIL+1.437×ALB+1.631×CHO+0.457×PT+0.557×PCT；Z1(无效)=-33.250+0.016×TBIL+1.296×ALB+1.139×CHO+0.542×PT+0.750×PCT。

2.3.3判别函数效果评价 对Logistic回归分析有意义指标进行判别分析的试验结果采用回顾法检验其判别效果，判别检验的误判率是23.5%，正确率是76.5%，见表4。

表4 Logistic回归分析判别函数回顾性检验结果

运用Fisher逐步判别分析建立的判别方程可以较好的预测未来ACLF患者预后情况，对Logistic回归分析有意义指标进行判别分析函数回代检验正确率76.5%，而对ACLF患者预后有较高的判别价值，进一步为临床中ACLF的早期发现、早期诊断、早期治疗提供更有效的参考依据。

3 讨论

在中国ACLF主要由乙型肝炎病毒感染，其中大多数是在慢性肝炎疾病的基础上发展而来的[6]。ACLF的治疗方法有内科综合疗法、人工肝支持治疗和肝移植。由于ACLF的发展速度快、治疗方法有限，总体预后不良、伴随复杂多样的并发症，死亡发生率很高，肝移植是ACLF最有效的治疗方法，但却存在缺乏供体肝脏来源和医药费用高等问题。因此早期准确判断和评估ACLF患者的预后对于选择和制定临床治疗计划至关重要[7]。综上，若能在ACLF发生之前及早对患者发生ACLF的风险进行早期预测，并及时进行合理的防治，则预防或逆转疾病进展无疑会有效降低患者的病死率、提高临床救治的成功率，有助于减轻患者的经济负担并有效分配和利用社会卫生资源，如血浆、肝移植资源[8]。

近些年，我国科研人员积极研究肝衰竭预后影响因素，但是ACLF的存在、发展过程是相当复杂的，并且涉及多个因素，因此，ACLF的预后也相应存在很多影响因素。本研究通过回顾性分析149例ACLF患者的实验室检查指标，经单因素分析得出：年龄、TBIL、ALB、CHE、CHO、PT、BUN、CR、PCT差异有统计学意义，表明这些因素可能对患者预后产生影响。有研究显示，ACLF患者中年龄越大，其预后越差[9]，年龄显然与疾病的预后有关，大致与年龄成反比，本研究与这一发现是一致的。

判别分析是根据某些判别标准，建立一个及以上判别方程，用已知样本的大量数据确定判别方程中需要测定的系数，同时算出判别指标。根据以上方法可确定样本所属类型，其广泛应用于医学领域之中。通过逐步判别分析法的使用可以使我们在进行判别分析前首先排除与结局关联无统计学意义的变量，利于今后数据分类的有效性。逐步判别分析的本质是要建立一个可靠的判别函数。

经过多因素Logistic回归分析后确定有意义的因素，最终TBIL、PT、PCT、ALB、CHO差异有统计学意义(P<0.05)，说明这些指标对ACLF患者预后具有显著性的影响，也表明任何单一因素对预后的影响可能受其他因素的干扰。单因素分析不能完全反映患者病情，因此，对ACLF患者预后评价应尽可能全面。经过Logistic回归分析后有统计学意义的TBIL、PT、PCT、ALB、CHO这些指标最终进入判别函数。TBIL、PT、PCT的OR值>1，因此，TBIL、PT、PCT是ACLF预后的危险因素。ALB、CHO的OR值<1，因此CHO和ALB是ACLF预后的保护因素。TBIL是反应肝储备功能的指标。在肝衰竭期间，TBIL显著增加，是由于坏死肝脏处理TBIL的能力显著降低所致。本研究发现TBIL与ACLF患者病情的严重程度呈正相关，即TBIL值越大，意味着ACLF患者预后越差。此结论与其他研究[10]结果一致。本研究显示PT、PCT是ACLF预后的危险因素，PT、PCT越高，预后越差。PCT是一种由116个氨基酸组成的分子物质，在人体内有较好的稳定性[11]。降钙素原一般在正常人体血清中PCT水平较低，在细菌感染时血清浓度显著升高，PCT是反映感染严重程度较为敏感和特异的指标[12]。近年来郭倩等研究表明PCT是ACLF患者预后的独立危险因素[13]；本研究与学者郭倩研究结果一致。ALB是反映肝脏合成功能和判断预后的有效指标。本研究发现ALB是ACLF患者预后的保护因素，表明ALB值增大，ACLF患者预后越好。另有文献[14]报道ALB是影响乙型肝炎病毒感染失代偿期肝硬化并发ACLF患者预后的保护因素，与本研究结果一致。绝大多数(约70%～80%)的胆固醇来自于肝脏的合成,在临床中,经常选择血清胆固醇水平来评估患者的肝功能，一些学者也认为血清总胆固醇水平能较好的反映肝脏的储备功能及对肝衰竭患者预后的判断有重要的意义[15]。国内学者张帆[16]报道总胆固醇水平是导致肝衰竭患者预后不良的危险因素。本研究发现CHO水平越低，ACLF患者预后越差。

通过TBIL、ALB、CHO、PT、PCT建立的Fisher线性判别函数为：Z1(好转)=-33.231+0.008×TBIL+1.437×ALB+1.631×CHO+0.457×PT+0.557×PCT；Z1(无效)=-33.250+0.016×TBIL+1.296×ALB+1.139×CHO+0.542×PT+0.750×PCT。将未知样本的变量值代入已建立的判别函数，分别得到无效组和好转组的判别函数值，通过误判率来衡量方程的判别效果[17]。此次实验对Logistic回归分析有意义指标进行判别分析函数回代检验的误判率是23.5%，正确率是76.5%。此次实验建立的判别方程对ACLF患者预后判断有一定的指导意义。

本实验中所建立的ACLF逐步判别分析函数，在评估ACLF患者预后状况方面具有较好的判别价值。该分析方法为临床诊断提供重要参考价值，但还需要进一步扩大样本量，筛选出更合理的ACLF预测指标。