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MELD评分系统的应用及不足
中南数字出版网(www.zhipr.net)  核心期刊·推荐发表  全国最受欢迎的医学期刊网 时间:2013-07-20
【摘要】   终末期肝病模型(model for end-stage liver disease,MELD)是主要应用血清胆红素、凝血酶原时间国际标准化比值和血清肌酐指标来评价终末期肝病的系统。其在预测终末期肝病死亡率及肝移植中的应用已渐趋成熟,应用范围也开始扩大到重型肝炎、肝癌中。文中对MELD作了回顾,并对最新进展进行阐述。

  【关键词】肝硬化;终末期肝病模型;移植;人工肝

  Model for end-stage liver disease and its applications in liver disease

  【Abstract】   MELD score includes total of serum bilirubin, international normalized ratio (INR), creatinine. The score system is exact to predict the mortality of chronic hepatitis and widely used pre-transplantation. Now it is applied to assess the severity of severe hepatitis and hepatocellular carcinoma. Many studies are still going on and maybe the score system will be more efficient with some modifications.

  【Key words】 liver cihrrosis;model for end-stage liver disease;transplantation;artificial liver

  终末期肝病一直以来都没有一个较完善的评分指标来评价其严重程度。自终末期肝病模型(Model for end-stage liver disease,MELD)标准制定以来,因其可对终末期肝病短期、中期死亡率进行有效的预测,并因其评价指标获得简单、客观、易于计算而在肝病诊治中广为应用。

  1 MELD由来及计算公式

  2000年Malinchoc等[1]首先应用MELD来预测终末期肝病行经颈静脉肝内门-体分流术后患者的死亡率,并证实 MELD可以预测终末期肝病的死亡率及术后的生存时间。其计算公式为: R=0.378ln[胆红素(mg/dl)]+1.12ln(INR)+0.95ln[肌酐(mg/dl)]+0.64(病因:胆汁性或酒精性0,其他1)。其R值越高,其风险越大,生存率越低。后为计算方便,Kamath等[2]将公式改良为 R=3.8ln[胆红素(mg/dl)]+11.2ln(INR)+9.6ln [肌酐(mg/dl)]+6.4(病因:胆汁性或酒精性0,其他1)。

  2 MELD的应用

  2.1 在非移植患者预测肝病死亡率中的应用  

  因MELD对终末期肝病患者在TIPS中的良好预测能力,Kamath[2]等对不同病因、不同病情的肝硬化患者3个月、半年、1年的生存率进行了大规模的统计分析,证实MELD对终末期肝病生存率的预测是有效的。2004年,Said等[3]在对1611例不同类型的慢性肝病患者研究中,MELD的一年生存率预测C统计值达0.75以上,3个月和6个月的更高。证实MELD也可应用慢性肝病的范畴。国内资料也得出了类似结果[4]。

  2.2 在肝移植中的应用  

  因MELD可有效评价移植前患者等待供肝期间的死亡率及预测患者移植术后的死亡率,在2002年2月,美国开始用MELD分配肝源[5,6]。经有关专家2年多的临床证实,MELD是一个客观、有效评价移植前患者严重程度的系统,对慢性肝病3个月生存率的预测C统计值达0.894[7] 。但对移植后死亡率的评估,Brown等[8]认为效果尚不理想。

  2.3 在重型肝炎及人工肝中的应用  

  重型肝炎患者内科治疗效果较差,人工肝及肝移植给这部分患者提供了生存的希望。但血浆的缺乏、昂贵的治疗费用使得是否做人工肝的选择显得非常重要,所以也急需一个评分系统来协助作出决定。MELD的提出给重型肝炎患者也提供了一个有效的评价指标。

  3 MELD的不足

  MELD分级中使用的血清肌酐、胆红素、INR等指标,容易受非肝病因素的影响,这将直接影响判断真实的肝病病情。Kamath[9]指出,为了避免肝外因素造成的血清肌酐波动影响MELD分级的准确性,在利用MELD分级判断病情时,应在病人血流动力学稳定和充分补液的基础上使用。如使用血清肌酐清除率代替血清肌酐,将能使MELD分级更准确地反映肝功能变化;凝血酶原活性(PTA)较INR变化更小,如使用PTA代替INR,可能使MELD分级具有更好的统一性。MELD评分尚须纳入更多的观察指标,诸如腹水、出血、肝性脑病等肝硬化门脉高压的并发症可以直接危及患者生命,虽然有资料[2]显示其对MELD分级的判断功能无明显影响,但这与临床实际明显不符。病人的实际预后是否与理论上的统计学分析相吻合,尚需进一步观察和验证。

  从统计学上来看,MELD评分公式是将TBiL、Cr、INR等指标分别取自然对数进行正态化,然后进行Cox比例风险回归或单因素分析,筛选出影响力较大的因子引入多元线性回归分析,最终构建出线性回归方程。但人的疾病是错综复杂的,大多数情况下简单的线性回归并不能满足要求。疾病的各观察指标之间常常会有相关性,这就造成了变量间的共线性问题。在构建线性回归方程时,一般需要把两个相关性较大的变量人为剔除一个,以免相互影响。但这样同时也丢失了此变量的其他重要信息。所以线性回归方程在解决多因素的复杂问题上总是不能尽如人意。解决方法可以采用更为复杂的数学模型,也可以将待评价的目标群进一步分层,分别构建不同的回归方程来适用于不同的情况。但这两种解决方法所面临的最大问题是所需样本量太大,一般科研机构无法完成。因此,构建大型的信息网络,按照统一标准收集相关数据,进行汇总分析,将是构建此类预测模型的方向。

  综上所述,虽然MELD评分系统存在着诸多不足,但它仍是目前最有效的终末期肝病模型之一,在评价肝病严重程度、判断预后方面有重要的临床价值。

  【参考文献】

  1 Malinchoc M, Kamath PS, Gordon FD, et al. A model to predict poor survival  in patients under going transjugular intrahepatic portosystemic shunts.Hepatology,2000, 31(4):864-871.

  2 Kamath PS, Wiesner RH, Malinchoc M, et al. A model to predict survival inpatients with end-stage liverdisease.Hepatology,2001,33 (2):464-470.

  3 Said A, Williams J, Holden J, et al. Model for end stage liver diseases core predicts mortality across a broad spectrum of liver disease. J Hepatol, 2004,40(6) :897-903.

  4 马慧,王豪,孙焱,等.失代偿期肝硬化患者的终末期肝病模型预后分析.中华肝脏病杂志,2005,13(6):407-409.
 
  5 Edwards EB, Harper AM. Application of a continuous disease severity score to the OPTN liver waiting list.ClinTranspl,2001,9-24.

  6 2004 AASLD/ILTS transplant course. Indications for liver transplantation in the MELD era:Evidence-based patiem selection. Liver Transpl, 2004,10(Suppl2):S1-92.

  7 Wiesner RH. Evidence-base devolution of the MELD/PELD liver allocation policy. Liver Transpl, 2005,11(3):261-263.

  8 Brown RS Jr, Kumar KS, Russo MW, et al. Model for end-stage liver disease and Child-Turcotte-Pugh score as predictors of pretransplantation disease severity, osttransplantation outcome, and resourse utilization in United Network for Organ Sharing status2 A patients. Liver Transpl, 2002,8(3):278-284.

  9 Kamath PS, Wiesner RH, Malinchoc M,et al.Hepatology,2001,33:464-470.

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