MELD 3.0、MELD和MELD-Na评分对慢加急性肝衰竭患者短期预后的评估价值

郭北辰， 李雨韩， 陈 蕊， 王乐微， 李 莹， 刘 芳， 徐曼曼， 陈 煜， 段钟平，辛绍杰， 韩 涛，5

1 天津医科大学人民临床学院消化（肝病）科， 天津 300121； 2 天津市第三中心医院消化肝病科， 天津300170； 3 首都医科大学附属北京佑安医院肝衰竭与人工肝治疗研究北京市重点实验室， 北京 100069；4 解放军总医院第五医学中心肝病医学部肝病科， 北京 100039； 5 南开大学人民医院消化（肝病）科，天津 300121

慢加急性肝衰竭（ACLF）是指在慢性肝病基础上，短期内出现急性肝功能失代偿和肝功能衰竭临床表现的综合征［1］。ACLF 进展迅速，短期死亡率较高［2］。目前，ACLF 以对症支持治疗和相关并发症治疗为主［3］。对于内科综合治疗无效的患者，肝移植是根治性治疗手段［4］。由于肝源短缺，等待移植患者多基于MELD和MELD-Na评分等进行优先排序，但其最优性尚有争议［5-6］。MELD 评分可能低估了ACLF 患者等待肝移植的优先级，导致等待名单上的患者死亡率增加［7］。2021 年Kim 等［8］更新了MELD 评分，即MELD 3.0 评分模型，旨在对患者预后进行准确预测。本文主要探讨MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 评分对我国ACLF患者90 d预后的预测效能。

1 资料与方法

1.1 研究对象 纳入2012 年11 月—2019 年6 月共605 例ACLF 患者，其中天津市第三中心医院316 例，解放军总医院第五医学中心178 例，北京佑安医院111例。诊断均符合《肝衰竭诊治指南（2018年版）》［1］，并根据此标准进行ABC 分型。排除标准：（1）HIV 感染；（2）严重肝外慢性疾病，如原发性心力衰竭、严重慢性肺部疾病以及需要肾脏替代治疗的慢性肾病等；（3）肝癌或其他恶性肿瘤；（4）妊娠；（5）肝移植患者；（6）数据缺失。

1.2 研究方法 收集患者的一般资料，记录患者入院时的相关实验室指标，包括ALT、AST、ALP、GGT、TBil、Cr、Na、INR、Alb、PTA、WBC、中性粒细胞百分比（NEUT%）、淋巴细胞百分比（LYMPH%）和PLT，以入院时作为基线，并记录3 d、1 周和2 周时的上述指标，以患者90 d内生存或死亡作为终点事件。

1.3 评分计算 分别按照以下公式计算相关评分数值。MELD 3.0=1.33×（女性为1，男性为0）+4.56×ln［TBil（mg/dL）］+0.82×［137-Na（mmol/L）］-0.24×［137-Na（mmol/L）］×ln［TBil（mg/dL）］+9.09×ln（INR）+11.14×ln［Cr（mg/dL）］+1.85×［3.5-Alb（g/dL）］-1.83×［3.5-Alb（g/dL）］×ln［Cr（mg/dL）］+6［8］；MELD=11.2×ln（INR）+9.57×ln［Cr（mg/dL）］+3.78×ln［TBil（mg/dL）］+6.4［9-10］；MELD-Na=MELD+1.59×［135-Na（mmol/L）］［11］。

1.4 统计学方法 采用SPSS 23.0和R 4.1.2进行统计分析和绘图。符合正态分布的计量资料以xˉ±s表示，两组间比较采用成组t检验；非正态分布的计量资料以M（P25～P75）表示，两组间比较采用Mann-WhitneyU检验。计数资料两组间比较采用χ2检验。绘 制 基 线、3 d、1 周 和2 周 时MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 评分对ACLF 患者90 d 死亡风险预测的受试者工作特征曲线（ROC 曲线），确定最佳截断点以及灵敏度和特异度，计算曲线下面积（AUC），并用Z检验进行比较；计算各时间点MELD 3.0 相较于MELD、MELD-Na 预测ACLF 患者预后的净重分类改善度（NRI）和综合区分改善度（IDI），绘制决策曲线（DCA曲线）。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 入组患者基线时一般情况比较 605 例ACLF患者，平均年龄为（49.6±11.7）岁，其中男476 例，女129 例，根据90 d 后生存情况分为生存组（n=392）和死亡组（n=213）。生存组与死亡组比较，年龄、ABC分型、病因、GGT、TBil、Cr、Na、INR、Alb、PTA、WBC、NEUT%、LYMPH%、PLT 以及MELD、MELD-Na、MELD 3.0 评分差异均有统计学意义（P值均＜0.05）（表1）。

表1 605例ACLF患者基线临床特征Table 1 Baseline clinical characteristics of 605 patients of ACLF

表 2 ROC曲线分析3种 MELD 评分对 ACLF 患者 90 d预后的预测效能Table 2 Predictive efficacy of the three MELD scores by ROC curves analysis on the 90-day prognosis of patients with ACLF

2.2 MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 评分系统评估效能比较 绘制基线、3 d、1 周和2 周时MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 评 分 对ACLF 患 者90 d 预 后 的ROC 曲线（图1），分析并计算AUC（表2）。基线时，MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 的AUC 分别为0.697、0.682 和0.688；3 d 时分别为0.775、0.746 和0.759；1 周时分别为0.808、0.791 和0.799；2 周时分别为0.827、0.813 和0.811。在3 d 和1 周时MELD 3.0 评分与MELD评分的AUC比较，差异均有统计学意义（P值均＜0.05）。

图1 不同时间点MELD 3.0、MELD和MELD-Na评分的ROC曲线Figure 1 ROC curves for the MELD 3.0， MELD and MELD-Na scores at baseline， day 3， week 1 and week 2

计算4 个时间点时，MELD 3.0 相较于MELD、MELD-Na预测ACLF患者预后的NRI和IDI（表3）。3 d时，两 者NRI 分 别 为0.125 和0.093；1 周 时 分别 为0.100 和0.140；2 周时分别为0.081 和0.204。在4 个时间点，MELD 3.0 相较于MELD 预测ACLF 患者预后的IDI 分别为0.011、0.025、0.017 和0.013。在3 d 和2周时，MELD 3.0 相较于MELD-Na 预测ACLF 患者预后的IDI 分别为0.027 和0.038。以上差异均有统计学意义（P值均＜0.05）。绘制3 种评分在4 个时间点的DCA 曲线（图2），发现MELD 3.0 在3 d 时优于MELD，MELD 3.0在2周时优于MELD-Na。

图2 不同时间点MELD 3.0、MELD、MELD-Na评分的DCA曲线Figure 2 Decision curves analysis for the MELD 3.0，MELD and MELD-Na scores at baseline， day 3， week 1 and week 2

表3 NRI和IDI分析3种 MELD 评分对 ACLF 患者 90 d预后的预测效能Table 3 Predictive efficacy of the three MELD scores by NRI and IDI analysis on the 90-day prognosis of patients with ACLF

计算基线时MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 评分对ABC 分型和不同病因的ACLF 患者90 d 预后的AUC（表4、5）。针对不同分型的患者，MELD 3.0并未体现出与MELD 和MELD-Na 有统计学差异。对于病因为HBV 感染、酒精、HBV 感染合并酒精的患者，3种评分无明显差异；对于其他病因的患者，MELD 3.0 优于MELD评分（P＜0.05）。

表4 3种MELD评分对不同分型ACLF患者90 d预后的预测效能Table 4 Predictive efficacy of the three MELD scores for 90-day prognosis of patients with ACLF of different types

表5 3种MELD评分对不同病因ACLF患者90 d预后的预测效能Table 5 Predictive efficacy of the three MELD scores for 90-day prognosis of patients with ACLF of different etiologies

3 讨论

MELD 评分是在2000 年由Malinchoc 等［12］提出，在2002 年被美国器官共享联合网络用于对等待肝移植的晚期肝病患者进行供体选择优先排序［9］。2006 年，在MELD 评 分 基 础 上 衍 生 出MELD-Na 评分［11］。2021年，Kim 等［8］为提高预测能力和降低等待移植患者死亡率，对MELD 评分进行了再次优化，即MELD 3.0。

ACLF 在慢性肝病患者中频繁发生，成为重要疾病负担，也是目前研究的热点［13-14］。ACLF进展迅速，预后较差，死亡率高，准确预测ACLF患者预后有助于临床医生制订个体化治疗方案，对医疗资源进行合理分配。MELD 3.0能否预测ACLF患者预后，还需要临床进行验证。本文主要为了探讨MELD 3.0 对我国ACLF 患者的预后预测能力如何，是否优于MELD 和MELD-Na评分。

ACLF 是一种动态综合征，可以随着时间的推移迅速发生变化［15］。由于其快速变化的性质，临床指标的初始特征和动态趋势都有助于预测ACLF 的预后［16-17］。为了探究不同时间点时MELD 3.0的预测效能，本文选取了基线、3 d、1 周和2 周4 个时间点的指标进行评估。有研究［3，18］表明，诊断后第3～7 d 对ACLF 分级的评估比诊断时的ACLF 分级能够更准确地预测了28 d 和90 d 死亡率。本研究结果发现，基线、3 d、1周和2周时3种评分的AUC逐渐增大，2周时达到最高。2 周可能是判断ACLF 患者预后一个最佳预测效能时间点，这也与笔者团队先前的研究［19］结果一致。MELD 3.0在ACLF人群中少有研究，有研究［20］发现，在基线时MELD 3.0 的AUC 大于MELD，但无统计学差异。本研究发现MELD 3.0 评分在3 d和1 周时AUC 大于MELD 评分，且差异有统计学意义，而在基线和2 周时无统计学差异。导致差异无统计学意义这种情况一方面可能是由于MELD 3.0优越性较小，另一方面可能是样本量较少，需要大样本研究进一步验证。

近年来，提出许多比较新旧模型预测效果的方法，其中NRI 和IDI 较为常用。本研究计算了各时间点MELD 3.0 相较于另外两种评分预测ACLF 患者预后的NRI和IDI，结果表明3 d、1周和2周时MELD 3.0优于另外两种评分，而基线时仅略优于MELD。DCA曲线发现在2周时MELD 3.0优于MELD-Na评分更加显著。目前多项研究已经表明病因和分型可以影响ACLF 患者的预后，本研究也发现基线时生存组和死亡组之间病因和ABC分型构成比例存在显著性差异。针对ABC 分型和病因进一步分析MELD 3.0 的预测效能，结果发现与MELD-Na 和MELD 相比，MELD 3.0并未体现出显著优势。

本文从ROC 曲线及AUC、IDI、NRI 几种不同的维度，以及结合4 个不同时间点、病因和ABC 分型，探讨了MELD 3.0、MELD 和MELD-Na 3 种 评 分 对 我 国ACLF患者90 d预后的预测能力，发现MELD 3.0相比MELD 和MELD-Na 有一定优势，但也存在三者无明显差异的情况。本研究为回顾性研究，有一定局限性，且病例数较少，该结论需要开展前瞻性多中心大样本研究进一步验证。

伦理学声明：本研究方案经由天津市第三中心医院、首都医科大学附属北京佑安医院和解放军总医院第五医学中心伦理委员会审批，批号：SZX-IRB-SOP-016（F）-002-01；已通过中国临床试验注册中心注册，注册号：ChiCTR1900021539；患者均签署知情同意书。

利益冲突声明：本文不存在任何利益冲突。

作者贡献声明：韩涛、郭北辰负责课题设计；郭北辰、李雨韩负责资料分析，撰写论文；陈蕊、王乐微整理数据；李莹、刘芳、徐曼曼参与收集数据；陈煜、段钟平、辛绍杰、韩涛负责拟定写作思路，指导撰写文章并最后定稿。