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| 从常规指标中建立肝纤维化非创伤性诊断模型 | |
| 引用本文： | 周琨,郑瑞丹,咸建春,徐洪涛,陈潇潇,沈贇玲,茅益民,陆伦根,曾民德.从常规指标中建立肝纤维化非创伤性诊断模型[J].肝脏,2008,13(5):362-367. |
| 作者姓名： | 周琨 郑瑞丹 咸建春 徐洪涛 陈潇潇 沈贇玲 茅益民 陆伦根 曾民德 |
| 作者单位： | 1. 上海市消化疾病研究所,上海交通大学医学院附属仁济医院消化科,200001 2. 福建漳州解放军第一七五医院肝病中心 3. 江苏省泰州市人民医院感染科 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，上海市科学技术委员会登山计划，上海市医学发展基金，上海市重点学科建设项目 |
| 摘 要： | 目的在慢性乙型肝炎病毒（HBV）感染患者中建立基于常规实验室指标的肝纤维化非创伤性诊断模型,为传统的肝穿刺活检提供简便的非创伤性替代手段。方法采用Logistic回归等方法分析386例慢性HBV感染患者的常规实验室指标与肝纤维化分期的关系,建立诊断模型。用受试者工作曲线（ROC）等方法验证和比较该模型与Forns指数、APRI指数、Hepascore及SLFG模型的诊断价值。结果各指标组合模型对肝纤维化分期的诊断价值优于单项常规实验室指标,其中SLFG模型、S指数和Hepascore均具有较好的表现。由γ-谷氨酰转肽酶（GGT）、血小板（PLT）和白蛋白（Alb）三个常规指标组成的S指数（S指数=1000×GGT/（PLT×Alb2））判断有无明显肝纤维化和有无早期肝硬化时的受试者工作曲线下面积（AUC）分别达到0.686和0.762。使用以下推荐界值,S指数〈0.1预测无明显肝纤维化的灵敏度为90.4%,S指数≥0.5预测存在明显肝纤维化的特异度为86.2%;S指数〈0.3预测无早期肝硬化的灵敏度为84.8%,S指数≥1.5预测存在早期肝硬化的特异度为97.7%。结论由常规实验室指标建立的简单组合S指数,能较准确而方便地区分存在明显肝纤维化或早期肝硬化的慢性HBV感染患者。 |
| 关 键 词： | 乙型肝炎病毒 肝纤维化 非创伤性诊断 模型 |
Building a noninvasive diagnostic model based on conventional laboratory markers to predict liver fibrosis |
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| ZHOU Kun,ZHENG Rui-dan,XIAN Jian-chun,XU Hong-tao,CHEN Xiao-xiao,SHEN Yun-ling,MAO Yi-min,LU Lun-gen,ZENG Min-de.Building a noninvasive diagnostic model based on conventional laboratory markers to predict liver fibrosis[J].Chinese Hepatology,2008,13(5):362-367. | |
| Authors: | ZHOU Kun ZHENG Rui-dan XIAN Jian-chun XU Hong-tao CHEN Xiao-xiao SHEN Yun-ling MAO Yi-min LU Lun-gen ZENG Min-de |
| Affiliation: | ZHOU Kun,ZHENG Rui-dan,XIAN Jian-chun,XU Hong-tao,CHEN Xiao-xiao,SHEN Yun-ling,MAO Yi-min,LU Lun-gen,ZENG Min-de. Department of Gastroenterology,Renji Hospital,Shanghai Institute of Digestive Disease,Shanghai Jiao tong University School of Medicine,Shanghai 200001,China |
| Abstract: | Objective To establish a noninvasive diagnostic model based on conventional laboratory markers for predicting liver fibrosis in patients with chronic hepatitis B virus(HBV) infection, and to provide a convenient noninvasive substitute for liver biopsies.Methods In 386 patients with chronic HBV infection, correlation between the conventional laboratory markers and fibrosis stages was assessed using statistical analysis such as Logistic regression and a diagnostic model was established. The diagnostic value o... |
| Keywords: | Hepatitis B virus Liver fibrosis Noninvasive diagnosis Model |
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