白蛋白相关比值对HBV相关慢加急性肝衰竭患者死亡风险的预测价值

曾玉; 王航; 邓存良; 盛云建

doi:10.3969/j.issn.1001-5256.2023.11.011

白蛋白相关比值对HBV相关慢加急性肝衰竭患者死亡风险的预测价值

DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2023.11.011

曾玉¹,
王航²,
邓存良¹,
盛云建^1, , ,

1.
西南医科大学附属医院感染性疾病科，四川泸州 646000
2.
达州市中西医结合医院消化内科，四川达州 635002

伦理学声明：本研究方案于2023年2月27日经由西南医科大学附属医院临床试验伦理委员会审批，批号：KY2023060。

利益冲突声明：本文不存在任何利益冲突。

作者贡献声明：曾玉负责课题设计，资料分析，撰写论文；王航参与收集数据，修改论文；盛云建、邓存良负责拟定研究方向及写作思路，指导文章撰写、修改及定稿。

详细信息

通信作者:
‍盛云建， sheng200410@163.com （ORCID： 0000-0003-0772-5971）

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出版历程
- 收稿日期: 2023-02-27
- 录用日期: 2023-03-29
- 出版日期: 2023-11-28

Value of albumin-related ratios in predicting the risk of death in patients with hepatitis B virus-related acute-on-chronic liver failure

1.
Department of Infectious Diseases，The Affiliated Hospital of Southwest Medical University，Luzhou，Sichuan 646000，China
2.
Department of Gastroenterology，Dazhou Hospital of Integrated Traditional and Western Medicine，Dazhou，Sichuan 635002，China

More Information

Corresponding author: SHENG Yunjiang， sheng200410@163.com （ORCID： 0000-0003-0772-5971）

摘要

摘要: 目的比较分析白蛋白相关比值［总胆红素/白蛋白比值（TAR）、肌酐/白蛋白比值（CAR）、凝血酶原时间国际标准化比值/白蛋白比值（IAR）、中性粒细胞计数/白蛋白比值（NAR）和红细胞分布宽度/白蛋白比值（RAR）］对HBV相关慢加急性肝衰竭（HBV-ACLF）患者短期预后的预测价值。方法对2017年6月—2022年2月西南医科大学附属医院感染科收治的354例HBV-ACLF患者进行回顾性研究，根据随访3个月时的转归分为生存组（n=272）和死亡组（n=82），记录患者的年龄、性别、并发症以及入院后首次的血常规、肝功能、凝血等检验指标，同时计算白蛋白相关比值、MELD评分。符合正态分布的计量资料两组间比较采用t检验；非正态分布计量资料两组间比较采用Mann-Whitney U检验；计数资料组间比较采用χ²检验。白蛋白相关比值与MELD评分之间的相关性分析采用Spearman相关性检验。采用Logistic回归分析探讨MELD评分、TAR、CAR、IAR、NAR和RAR与不良预后的关系。采用受试者工作特征曲线（ROC曲线）下面积（AUC）分析白蛋白相关比值及MELD评分对HBV-ACLF患者短期预后的预测准确性。使用De-Long检验进行AUC之间的比较。结果生存组的MELD评分（Z=-8.071）、TAR（Z=-6.695）、CAR（Z=-4.463）、IAR（Z=-7.912）、NAR（Z=-4.061）、RAR（Z=-4.788）比死亡组更低，差异均有统计学意义（P值均<0.001）。MELD评分与CAR（r=0.616）、IAR（r=0.733）、TAR（r=0.657）、NAR（r=0.392），RAR（r=0.380）均呈正相关（P值均<0.001）。将MELD评分及白蛋白相关比值进行多因素回归分析，高TAR（OR=1.014，95%CI：1.008～1.020，P<0.001）和高IAR（OR=22.052，95%CI：6.937～70.103，P<0.001）被确定为死亡的独立危险因素。通过绘制白蛋白相关比值及MELD评分的ROC曲线来评估这些指标对死亡率的区分能力，得到相应的AUC值，MELD：0.794、TAR：0.744、CAR：0.663、IAR：0.788、NAR：0.648、RAR：0.674；其中，MELD的敏感度最高为86.59%，而CAR的特异度最高为77.57%。当TAR和IAR联合使用时，其AUC值为0.809，敏感度和特异度分别为76.8%和71.3%。对HBV-ACLF进行亚组分析显示，A型和C型患者TAR和IAR联合使用时，其AUC值最高，分别为0.884、0.733。结论 TAR、IAR可作为预测HBV-ACLF患者90天死亡率的一种简单有效的预后工具。
- ‍慢加急性肝功能衰竭 /
- 乙型肝炎病毒 /
- 血清白蛋白 /
- 预后
Abstract: Objective To investigate and compare the value of albumin-related ratios ［total bilirubin-to-albumin ratio （TAR）， creatinine-to-albumin ratio （CAR）， prothrombin time-international normalized ratio-to-albumin ratio （IAR）， neutrophil count-to-albumin ratio （NAR）， and red blood cell distribution width-to-albumin ratio （RAR）］ in predicting the short-term prognosis of patients with hepatitis B virus-related acute-on-chronic liver failure （HBV-ACLF）. Methods A retrospective analysis was performed for 354 patients with HBV-ACLF who were admitted to Department of Infectious Diseases， The Affiliated Hospital of Southwest Medical University， from June 2017 to February 2022， and according to their prognosis at 3 months of follow-up， they were divided into survival group （n=272） and death group （n=82）. Related indices were recorded for all patients， including age， sex， complications， and the results of routine blood test， liver function， and coagulation for the first time after admission， and albumin-related ratios and Model for End-Stage Liver Disease （MELD） score were calculated. The t-test was used for comparison of normally distributed continuous data between groups， and the Mann-Whitney U test was used for comparison of non-normally distribution continuous data between groups； the chi-square test was used for comparison of categorical data between groups. The Spearman correlation test was used to investigate the correlation between albumin-related ratios and MELD score. The Logistic regression analysis was used to explore the association of MELD score， TAR， CAR， IAR， NAR， and RAR with poor prognosis. The area under the ROC curve （AUC） was used to as sess the accuracy of albumin-related ratios and MELD score in predicting the short-term prognosis of HBV-ACLF patients， and the De-Long test was used for the comparison of AUC. Results Compared with the death group， the survival group had significantly lower MELD score （Z=-8.071， P<0.001）， TAR （Z=-6.695， P<0.001）， CAR （Z=-4.463， P<0.001）， IAR （Z=-7.912， P<0.001）， NAR （Z=-4.061， P<0.001）， and RAR （Z=-4.788， P<0.001）. MELD score was positively correlated with CAR （r=0.616， P<0.001）， IAR （r=0.733， P<0.001）， TAR （r=0.657， P<0.001）， NAR （r=0.392， P<0.001）， and RAR （r=0.380， P<0.001）. The multivariate regression analysis of MELD score and albumin-related ratios showed that high TAR （odds ratio ［OR］=1.014， 95% confidence interval ［CI］： 1.008 — 1.020， P<0.001） and high IAR （OR=22.052， 95%CI： 6.937 — 70.103， P<0.001） were independent risk factors for death. The ROC curves were plotted for albumin-related ratios and MELD score to evaluate their discriminatory ability for mortality， and the results showed that MELD score， TAR， CAR， IAR， NAR， and RAR had an AUC of 0.794， 0.744， 0.663， 0.788， 0.648， and 0.674， respectively， among which MELD score had the highest sensitivity of 86.59% and CAR had the highest specificity of 77.57%. TAR combined with IAR had an AUC of 0.809， with a sensitivity of 76.8% and a specificity of 71.3%. Subgroup analysis of HBV-ACLF showed that TAR combined with IAR had the highest AUC values of 0.884 and 0.733， respectively， in patients with type A or type C HBV-ACLF. Conclusion TAR and IAR can be used as simple and effective prognostic tools to predict the 90-day mortality of HBV-ACLF patients.
- ‍Acute-On-Chronic Liver Failure /
- Hepatitis B virus /
- Serum Albumin /
- Prognosis

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图 1 总患者人群白蛋白相关比值与MELD评分的相关性

Figure 1. Correlations of MELD score with albumin-related ratios in total patients

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图 2 白蛋白相关比值及MELD评分预测HBV-ACLF患者90天死亡率的ROC曲线

Figure 2. ROC curve analyses for albumin-related ratios and MELD score for prediction of 90-day mortality in HBV-ACLF patients

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表 1 生存组和死亡组基线特征的比较

Table 1. Comparisons of baseline characteristics between the survivors and non-survivors

指标	生存组（n=272）	死亡组（n=82）	统计值	P值
性别（男/女）	221/51	71/11	χ²=1.241	0.265
年龄（岁）	46.99±12.54	52.46±11.32	t=-3.541	<0.001
分型［例（%）］			χ²=21.159	<0.001
A型	144（52.9）	21（25.6）
B型	14（5.1）	3（3.7）
C型	114（41.9）	58（70.7）
腹水（有/无，例）	145/127	70/12	χ²=27.151	<0.001
肝性脑病（有/无，例）	19/253	30/52	χ²=46.289	<0.001
肝肾综合征（有/无，例）	3/269	3/79	χ²=1.174	0.279
上消化道出血（有/无，例）	2/270	5/77	χ²=6.785	0.009
细菌感染（有/无，例）	152/120	75/7	χ²=34.673	<0.001
HBV DNA（10⁷IU/mL）	0.240（0.002～2.270）	0.060（0.001～1.450）	Z=-1.066	0.286
ALT（U/L）	841.90（252.35～1 453.93）	443.95（186.45～1 206.18）	Z=-2.638	0.008
AST（U/L）	510.25（217.53～1 089.83）	342.04（195.25～996.05）	Z=-1.555	0.120
ALP（U/L）	150.65（120.00～186.73）	151.85（122.23～193.63）	Z=-0.268	0.788
GGT（U/L）	118.70（86.53～187.85）	97.10（65.28～148.23）	Z=-3.041	0.002
Alb（g/dL）	3.27±0.48	2.96±0.46	t=5.193	<0.001
TBil（μmol/L）	251.50（160.88～358.18）	363.12（290.35～482.85）	Z=-5.820	<0.001
DBil（μmol/L）	176.65（115.53～250.96）	240.75（174.15～302.23）	Z=-4.795	<0.001
CREA（μmol/L）	65.25（55.63～73.75）	68.85（57.85～80.53）	Z=-2.087	0.037
INR	1.77（1.54～2.09）	2.29（1.93～3.02）	Z=-7.552	<0.001
WBC（×10⁹/L）	6.41（4.96～8.17）	7.06（5.81～9.06）	Z=-2.013	0.044
NEU（×10⁹/L）	4.39（3.19～6.04）	5.18（4.13～6.63）	Z=-2.958	0.003
Hb（g/L）	135（120～148）	129（115～142）	Z=-2.703	0.007
RDW（%）	14.30（13.50～15.80）	14.90（13.80～17.03）	Z=-2.693	0.007
PLT（×10⁹/L）	118.00（84.00～159.00）	96.00（69.00～126.25）	Z=-3.315	0.001
MELD评分	19.68（17.08～22.49）	24.88（21.96～28.26）	Z=-8.071	<0.001
TAR	80.61（49.01～114.72）	136.86（89.17～164.43）	Z=-6.695	<0.001
CAR	19.44（16.53～23.09）	23.80（19.16～29.15）	Z=-4.463	<0.001
IAR	0.56（0.45～0.69）	0.79（0.63～1.05）	Z=-7.912	<0.001
NAR	1.34（0.94～1.96）	1.80（1.32～2.34）	Z=-4.061	<0.001
RAR	4.47（3.89～5.29）	5.10（4.50～6.09）	Z=-4.788	<0.001

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表 2 白蛋白相关比值与MELD评分的Logistic 回归分析

Table 2. Logistic regression analysis of albumin-related ratios and MELD score

指标	单因素分析			多因素分析
指标	OR	95%CI	P值	OR	95%CI	P值
MELD	1.245	1.173～1.321	<0.001
TAR	1.019	1.013～1.024	<0.001	1.014	1.008～1.020	<0.001
CAR	1.053	1.026～1.080	<0.001
IAR	43.623	14.274～133.313	<0.001	22.052	6.937～70.103	<0.001
NAR	1.516	1.205～1.908	<0.001
RAR	1.402	1.187～1.655	<0.001

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表 3 不同评分系统预测HBV-ACLF患者总人群90天死亡率的准确性

Table 3. Prognostic accuracies of different scoring systems for predicting 90-day mortality in total HBV-ACLF patients

指标	AUC	P值	阈值	敏感度（%）	特异度（%）	NPV（%）	PPV（%）
MELD评分	0.794	<0.001	20.90	86.59	60.66	93.74	39.94
TAR	0.744	<0.001	118.86	64.63	77.21	87.84	46.14
CAR	0.663^1）2）	<0.001	23.61	53.66	77.57	84.71	41.95
IAR	0.788^3）	<0.001	0.67	70.73	74.26	89.36	45.36
NAR	0.648^1）2）4）	<0.001	1.48	70.73	57.72	86.72	33.57
RAR	0.674^1）2）4）	<0.001	4.38	81.71	47.79	89.64	32.10
TAR-IAR	0.809^{2）3）5）6）}	<0.001	0.20	76.80	71.30	91.05	44.70
注：与MELD评分比较，1） P<0.001；与TAR比较，2） P<0.05；与CAR比较，3） P<0.001；与IAR比较，4） P<0.001；与NAR比较，5） P<0.001；与RAR比较，6） P<0.001。

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表 4 不同评分系统预测A型HBV-ACLF患者90天死亡率的效能

Table 4. Prognostic accuracies of different scoring systems for predicting 90-day mortality in patients with type A HBV-ACLF

指标	AUC	P值	阈值	敏感度（%）	特异度（%）	NPV（%）	PPV（%）
MELD评分	0.858	<0.001	23.01	76.19	86.11	96.13	44.38
TAR	0.817	<0.001	130.22	61.90	87.50	94.04	41.87
CAR	0.676^1）	0.017	23.42	57.14	85.42	93.19	36.31
IAR	0.848^3）	<0.001	0.60	85.71	71.53	97.18	30.46
NAR	0.718^1）4）	<0.001	1.67	76.19	72.22	95.42	28.52
RAR	0.728^1）4）	<0.001	3.98	100.00	43.75	100.00	20.55
TAR-IAR	0.884^{2）3）5）6）}	<0.001	0.11	90.48	75.7	98.20	35.13
注：与MELD评分比较，1） P<0.05；与TAR比较，2） P<0.05；与CAR比较，3） P<0.05；与IAR比较，4） P<0.05；与NAR比较，5） P<0.05；与RAR比较，6） P<0.05。

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表 5 不同评分系统预测C型HBC-ACLF患者90天死亡率的效能

Table 5. Prognostic accuracies of different scoring systems for predicting 90-day mortality in patients with type C HBV-ACLF

指标	AUC	P值	阈值	敏感度（%）	特异度（%）	NPV（%）	PPV（%）
MELD评分	0.730	<0.001	21.92	77.59	58.77	83.77	48.89
TAR	0.690	<0.001	121.82	65.52	72.81	80.60	55.05
CAR	0.606^1）	0.024	26.06	43.10	77.10	72.74	48.99
IAR	0.712^3）	<0.001	0.69	68.97	66.67	80.87	51.26
NAR	0.592^1）2）4）	0.397	1.48	70.69	50.88	77.35	42.25
RAR	0.568^{1）2）4）5）}	0.128	4.38	89.66	32.46	86.06	40.29
TAR-IAR	0.733^3）6）	<0.001	0.45	53.45	87.72	78.76	68.87
注：与MELD评分比较，1） P<0.05；与TAR比较，2） P<0.05；与CAR比较，3） P<0.05；与IAR比较，4） P<0.05；与NAR比较，5） P<0.001；与RAR比较，6） P<0.001。

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