在慢性乙型肝炎（CHB）患者中，评估非侵入性肝纤维化诊断模型有效性的研究还很少，同时已有的研究结果存在争议。湖南长沙中南大学湘雅二院Ma J 等通过一项回顾性研究【Eur J Gastroenterol Hepatol 2013 Jan 24】，在1168例有明确肝纤维化诊断的重症CHB患者队列中，评估了7种非侵入性模型（Fibro-quotient、AST/ALT比值、AST与血小板（PLT）比值指数（APRI）、肝硬化判别评分、年龄-PLT指数（API）、基于4种因子的纤维化指数（FIB-4）和Lok‘s模型）在肝纤维化分期方面的能力。
结果显示，与其他模型比较，FIB-4（rs=0.542）、API（rs=0.427）和Lok’s模型（rs=0.452）与CHB患者肝纤维化的相关性更高。APRI、FIB-4和Lok’s模型能有效鉴别肝纤维化分期。APRI、API、FIB-4和Lok’s模型是鉴别显著（S1、S2）和广泛（S3、S4）纤维化的最有效方法，4种方法的受试者工作特征曲线下面积分别为0.721、0.727、0.789和0.712。然而，仅FIB-4和Lok’s模型在分别采用1.433-1.858和0.415-0.511为临界值时，具有较高的敏感度、特异性、阳性预测值和阴性预测值。
通过此项研究，Ma等认为，FIB-4和Lok’s模型是最有效的鉴别诊断显著和广泛纤维化的模型，而APRI、FIB-4和Lok’s模型是最适于CHB患者肝纤维化分期的非侵入性模型。
