中文English
ISSN 1001-5256 (Print)
ISSN 2097-3497 (Online)
CN 22-1108/R

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

FibroScan-AST评分对具有显著活动性和纤维化的非酒精性脂肪性肝炎患者的诊断效能

赵钢德 郭斯敏 谢青 桂红莲

引用本文:
Citation:

FibroScan-AST评分对具有显著活动性和纤维化的非酒精性脂肪性肝炎患者的诊断效能

DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2022.06.014
基金项目: 

国家自然科学基金 (81800508);

上海市临床重点专科 (shslczdzk01103)

伦理学审查:本研究方案于2021年4月2日经由上海交通大学医学院附属瑞金医院伦理委员会审批,批号:(2021)临伦审第(79)号。
利益冲突声明:本研究不存在研究者、伦理委员会委员、受试者监护人以及与公开研究成果有关的利益冲突。
作者贡献声明:桂红莲、谢青对研究的思路或设计有关键贡献;赵钢德、郭斯敏、桂红莲参与研究数据的获取分析解释过程;赵钢德、桂红莲参与起草或修改文章关键内容。
详细信息
    通信作者:

    桂红莲, ghl11535@rjh.com.cn

Diagnostic accuracy of FibroScan-AST score in nonalcoholic steatohepatitis with significant activity and fibrosis

More Information
  • 摘要:   目的  验证FibroScan-AST(FAST)评分对非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)活动性积分升高(NAS≥4)和显著纤维化(F≥2)的非酒精性脂肪性肝炎(高危NASH)患者的诊断效能,并与其他血清学模型进行比较。  方法  回顾性纳入2015年1月—2020年12月在上海交通大学医学院附属瑞金医院住院并经肝组织病理学证实为NAFLD/NASH患者84例,患者于肝活检前后1周内完成FibroScan检查(包括肝脏硬度值和受控衰减参数)和血清生化指标检测。多组间比较采用Kruskal-Wallis H秩和检验。Spearman相关系数(r)用于分析变量之间的相关性。以肝组织病理学检查结果为“金标准”,绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),计算曲线下面积(AUC)。根据既往研究确定的分界值,计算灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)和分类准确性。亚组分析时,采用不同临床指标分组进而比较各模型的评估效能,用AUC(95%CI)表示。  结果  84例患者中有高危NASH患者43例。所有患者FAST是0.54(0.04~0.93),F0~4不同肝纤维化分期的FAST依次为0.26(0.06~0.73)、0.48(0.04~0.82)、0.61(0.13~0.75)、0.64(0.09~0.93)和0.82(0.75~0.89),差异有统计学意义(H=23.360,P<0.001)。FAST与肝纤维化分期呈正相关(r=0.491,P<0.001)。NFS、FIB-4和APRI与肝纤维化分期均呈正相关(r值分别为0.230、0.346和0.281,P值均<0.05),但较FAST相关性减弱。FAST评估高危NASH的AUC为0.725(95%CI:0.617~0.834,P<0.001)。按既往研究确定的低分界值FAST≤0.35可使21例(25%)患者以71%的NPV来排除高危NASH。按高分界值FAST≥0.67可使19例(22.6%)以74%的PPV来确诊高危NASH。NFS和FIB-4诊断高危NASH的AUC分别为0.633(95%CI:0.513~0.753)和0.686(95%CI: 0.570~0.803),P值均<0.05。  结论  FAST可较准确评估那些伴或不伴代谢危险因素的NAFLD患者是否存在高危NASH,选择合适的分界值可使部分患者避免进行肝活检。

     

  • 表  1  FAST及其他模型排除或确诊高危NASH的效能

    Table  1.   Efficacy of FAST and other models for excluding or diagnosing high-risk NASH

    分区 FAST NFS FIB-4
    排除区间
      分界值 ≤0.35 <-1.455 <1.3
      例数(%) 21(25.0) 60(71.4) 35(41.7)
      灵敏度 0.86(37/43) 0.40(17/43) 0.72(31/43)
      特异度 0.37(15/41) 0.83(34/41) 0.56(23/41)
      NPV 0.71(15/21) 0.57(34/60) 0.66(23/35)
    灰区
      分界值 0.35~0.67 -1.455~0.676 1.3~2.67
      例数(%) 44(52.4) 22(26.2) 35(41.7)
    确诊区间
      分界值 ≥0.67 ≥0.676 ≥2.67
      例数(%) 19(22.6) 2(2.4) 14(16.7)
      特异度 0.88(36/41) 1.00(41/41) 0.93(38/41)
      灵敏度 0.33(14/43) 0.05(2/43) 0.26(11/43)
      PPV 0.74(14/19) 1.00(2/2) 0.79(11/14)
    下载: 导出CSV

    表  2  FAST及其他模型排除或确诊高危NASH的准确性

    Table  2.   Accuracy of FAST and other models for excluding or diagnosing high-risk NASH

    分区 FAST NFS FIB-4
    排除区间
      分界值 ≤0.35 <-1.455 <1.3
      例数(%) 21(25.0) 60(71.4) 35(41.7)
      正确分类[例(%)] 15(71.4) 34(56.7) 23(65.7)
      交界分类[例(%)] 4(19.0) 17(28.3) 8(22.9)
      错误分类[例(%)] 2(9.5) 9(15.0) 4(11.4)
    灰区
      例数(%) 44(52.4) 22(26.2) 35(41.7)
      高危[例(%)] 23(52.3) 15(68.2) 20(57.1)
      边缘高危[例(%)] 17(38.6) 4(18.2) 9(25.7)
      非高危[例(%)] 4(9.1) 3(13.6) 6(17.1)
    确诊区间
      分界值 ≥0.67 ≥0.676 ≥2.67
      例数(%) 19(22.6) 2(2.4) 14(16.7)
      正确分类[例(%)] 14(73.7) 2(100) 11(78.6)
      交界分类[例(%)] 4(21.1) 0 3(21.4)
      错误分类[例(%)] 1(5.3) 0 0
    下载: 导出CSV

    表  3  FAST及其他模型诊断高危NASH的亚组分析

    Table  3.   Subgroup analysis of FAST and other models for high-risk NASH diagnosis

    类别 AUC(95%CI)
    FAST NFS FIB-4
    年龄
      <45岁 0.690(0.504~0.876) 0.403(0.219~0.587) 0.470(0.272~0.667)
      ≥45岁 0.798(0.661~0.934) 0.774(0.632~0.916) 0.786(0.646~0.925)
    性别
      男 0.746(0.552~0.941) 0.598(0.374~0.822) 0.641(0.433~0.849)
      女 0.717(0.577~0.858) 0.626(0.477~0.776) 0.696(0.552~0.840)
    BMI
      <28 kg/m2 0.703(0.576~0.830) 0.654(0.516~0.792) 0.677(0.542~0.812)
      ≥28 kg/m2 0.788(0.561~1.000) 0.505(0.243~0.767) 0.717(0.475~0.960)
    AST
      <40 U/L 0.764(0.570~0.959) 0.429(0.184~0.673) 0.705(0.573~0.836)
      ≥40 U/L 0.750(0.623~0.876) 0.705(0.573~0.836) 0.707(0.573~0.841)
    2型糖尿病
      无 0.712(0.590~0.833) 0.645(0.515~0.776) 0.659(0.530~0.789)
      有 0.776(0.500~1.000) 0.673(0.369~0.978) 0.837(0.576~1.000)
    下载: 导出CSV
  • [1] ZHOU F, ZHOU J, WANG W, et al. Unexpected rapid increase in the burden of NAFLD in China from 2008 to 2018: A systematic review and meta-analysis[J]. Hepatology, 2019, 70(4): 1119-1133. DOI: 10.1002/hep.30702.
    [2] KLEINER DE, BRUNT EM, WILSON LA, et al. Association of histologic disease activity with progression of nonalcoholic fatty liver disease[J]. JAMA Netw Open, 2019, 2(10): e1912565. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2019.12565.
    [3] NEWSOME PN, SASSO M, DEEKS JJ, et al. FibroScan-AST (FAST) score for the non-invasive identification of patients with non-alcoholic steatohepatitis with significant activity and fibrosis: A prospective derivation and global validation study[J]. Lancet Gastroenterol Hepatol, 2020, 5(4): 362-373. DOI: 10.1016/S2468-1253(19)30383-8.
    [4] ANSTEE QM, LAWITZ EJ, ALKHOURI N, et al. Noninvasive tests accurately identify advanced fibrosis due to NASH: Baseline data from the STELLAR trials[J]. Hepatology, 2019, 70(5): 1521-1530. DOI: 10.1002/hep.30842.
    [5] SIDDIQUI MS, YAMADA G, VUPPALANCHI R, et al. Diagnostic accuracy of noninvasive fibrosis models to detect change in fibrosis stage[J]. Clin Gastroenterol Hepatol, 2019, 17(9): 1877-1885. e5. DOI: 10.1016/j.cgh.2018.12.031.
    [6] KLEINER DE, BRUNT EM, van NATTA M, et al. Design and validation of a histological scoring system for nonalcoholic fatty liver disease[J]. Hepatology, 2005, 41(6): 1313-1321. DOI: 10.1002/hep.20701.
    [7] HARRISON SA, RATZIU V, BOURSIER J, et al. A blood-based biomarker panel (NIS4) for non-invasive diagnosis of non-alcoholic steatohepatitis and liver fibrosis: A prospective derivation and global validation study[J]. Lancet Gastroenterol Hepatol, 2020, 5(11): 970-985. DOI: 10.1016/S2468-1253(20)30252-1.
    [8] EDDOWES PJ, SASSO M, ALLISON M, et al. Accuracy of FibroScan controlled attenuation parameter and liver stiffness measurement in assessing steatosis and fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease[J]. Gastroenterology, 2019, 156(6): 1717-1730. DOI: 10.1053/j.gastro.2019.01.042.
    [9] OEDA S, TAKAHASHI H, IMAJO K, et al. Diagnostic accuracy of FibroScan-AST score to identify non-alcoholic steatohepatitis with significant activity and fibrosis in Japanese patients with non-alcoholic fatty liver disease: Comparison between M and XL probes[J]. Hepatol Res, 2020, 50(7): 831-839. DOI: 10.1111/hepr.13508.
    [10] POYNARD T, MUNTENAU M, MORRA R, et al. Methodological aspects of the interpretation of non-invasive biomarkers of liver fibrosis: A 2008 update[J]. Gastroenterol Clin Biol, 2008, 32(6 Suppl 1): 8-21. DOI: 10.1016/S0399-8320(08)73990-3.
    [11] BRIL F, MCPHAUL MJ, CAULFIELD MP, et al. Performance of plasma biomarkers and diagnostic panels for nonalcoholic steatohepatitis and advanced fibrosis in patients with type 2 diabetes[J]. Diabetes Care, 2020, 43(2): 290-297. DOI: 10.2337/dc19-1071.
  • 加载中
表(3)
计量
  • 文章访问数:  726
  • HTML全文浏览量:  285
  • PDF下载量:  113
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-10-27
  • 录用日期:  2021-11-29
  • 出版日期:  2022-06-20
  • 分享
  • 用微信扫码二维码

    分享至好友和朋友圈

目录

    /

    返回文章
    返回