eGastroenterology：荟萃分析推动的慢加急性肝衰竭新预后评分

导读

慢加急肝衰竭（Acute-on-chronic liver failure,ACLF）是肝脏在漫长的病变过程中突然爆发的疾风骤雨，肝脏本身衰竭之后接踵而来的多器官功能衰竭常导致患者死亡。肝移植是ACLF患者挽救性治疗的唯一有效方案，然而，器官供体短缺和高昂的医疗费用决定了肝移植必须用于“刀刃”上。因此，一个好的预测模型的意义在于，能够在早期提供足够准确的结局信息，使得诊疗决策更为精准，在患者获益的同时，避免医疗资源的浪费。

终末期肝病模型评分（Model for end-stage liver disease score，MELDs和Model for end-stage liver disease with sodium score，MELD-Nas）是ACLF预后评估的最常用模型，以及肝移植器官优先级分配的标准。然而，MELDs和MELD-Nas最初是用于预测失代偿肝硬化患者开展经颈静脉肝内门体分流术的疗效，并非为ACLF患者而开发，故而其性能有限。一个理想的ACLF预后评估模型应兼具稳定、简易、准确、特异等优点，便于临床应用。

近日，浙江大学医学院附属第一医院施毓教授团队在eGastroenterology上发表了题为“Evidence-based incorporation of key parameters into MELD score for acute-on-chronic liver failure”的研究。该项研究首先采用了荟萃分析方法来识别ACLF患者不良结局的危险因素，然后在两个大规模、多中心、前瞻性和观察性队列中验证了所选危险因素，并且构建了新的ACLF短期预后评分CATCH-LIFE-MELDs。此外，利用一个外部大样本队列验证了新评分的预测效能。

发掘独立危险因素

基于32项队列研究，共计13939例ACLF患者的荟萃分析确定了除MELDs外12项与不良结局独立相关的因素：年龄、肝硬化、国际标准化比值、总胆红素、血肌酐、血钠浓度、白细胞计数、中性粒细胞、感染、消化道出血、腹水和肝性脑病。

构建CATCH-LIFE-MELDs评分

从中国ACLF前瞻性多中心队列CATCH-LIFE（Chinese AcuTe-on-CHronic LIver FailurE）队列纳入751例ACLF患者，利用多因素Fine-Gray竞争风险回归分析对候选变量进一步筛选，并排除共线性显著的变量，最终确立年龄、中性粒细胞计数和肝性脑病分级为MELDs之外的新模型参数。构建CATCH-LIFE-MELDs模型如下：R=0.028*年龄+0.3*肝性脑病分级+0.039*中性粒细胞计数+ 0.079*MELDs。

CATCH-LIFE-MELDs评分的效果

采用受试者工作曲线下面积（Area under the receiver operating characteristic curve，AUROC）、一致性指数（C-index）、重分类改善指标（Net reclassification improvement，NRI）和综合判别改善指数（Integrated discrimination，IDI）评估模型的区分度。与经典模型COSSH-ACLF IIs、COSSH-ACLFs、CLIF-C ACLFs、MELDs和MELD-Nas相比，CATCH-LIFE-MELDs评分的AUROC分别提高了8.4%-12.9%。C-index接近良好的0.80，显著高于其他传统预测模型，且在NRI和IDI上也有显著的提升。此外，概率密度函数分析显示，与其他模型相比，CATCH-LIFE-MELDs的重叠系数显著降低，显示出更好的区分度。校准图显示，28天和90天时观察到的死亡率与预测的死亡概率具有良好的一致性。

CATCH-LIFE-MELDs评分的验证

通过一个包含414例ACLF患者的外部单中心队列验证发现，CATCH-LIFE-MELDs评分保持较好的区分度和校准度。

CATCH-LIFE-MELDs评分的应用

采用X-tile方法根据CATCH-LIFE-MELDs进行风险分层。根据最佳截断值(3.09和5.04)将ACLF患者分为低危(< 3.09)、中危(3.09 ~ 5.04)和高危(> 5.04)，非常好地区分了具有高、中、低死亡风险的人群。

图注：应用中国慢加急肝衰竭联盟终末期肝病评分模型（CATCH-LIFE-MELD）对慢加急肝衰竭（ACLF）患者进行死亡风险分层。（A） 衍生队列。（B） 验证队列。根据CATCH LIFE MELDs分类规则对28天、90天的累积死亡发生率进行分层（低风险/中等风险/高风险：CATCH LIFE-MELDs<3.09/3.09–5.04/>5.04）。三个风险层之间的生存概率比较P<0.001（对数秩检验）。

来源：原文图6

CATCH-LIFE-MELDs评分的适用人群

根据病因、基础肝病和诊断标准进行亚组分析。研究显示CATCH-LIFE-MELDs评分无论是在乙肝相关ACLF和非乙肝相关ACLF，肝硬化ACLF和非肝硬化ACLF，以及不同诊断标准下的ACLF亚组中均有稳定、良好的区分度和校准度。

总结

该研究使用荟萃分析方法发掘独立于MELDs的具有预后价值的其他参数，通过整合纳入MELDs从而开发了一种新的预后评分。CATCH-LIFE-MELDs评分预测ACLF死亡的准确性优于其他传统评分。CATCH-LIFE-MELDs可用于ACLF患者死亡风险的预测和分层，指导临床肝移植决策，并为未来新疗法的研究提供指导。

引证本文

Xia Yu, Ruoqi Zhou, Wenting Tan, et al. Evidence-based incorporation of key parameters into MELD score for acute-on-chronic liver failure: eGastroenterology 2024;2:e100101.

https://egastroenterology.bmj.com/content/2/3/e100101