急性慢性肝不全における短期予後予測のための炎症指数に基づく新規ノモグラム：古典的モデルとの比較

科学分野:

• 肝臓病学
• 内部医学
• 生物統計学

背景:

• 急性慢性肝不全（ACLF）は、患者の転帰を予測する上で大きな課題をもたらす。
• 効果的なACLFの臨床管理のためには、正確な予後ツールを開発することが不可欠である。

研究 の 目的:

• ACLF患者における30日および90日間の不良転帰を予測するための新規ノモグラムを開発および検証する。
• ノモグラムにおける主要な予測因子として、好中球百分率対アルブミン比（NPAR）を組み込む。
• ノモグラムの性能をMELD、MELD-Na、CLIF-C ACLFs、COSSH-ACLF IIなどの既存のスコアリングシステムと比較する。

主な方法:

• 641人のACLF患者をレトロスペクティブに登録し、トレーニング（n=448）および検証（n=193）コホートに分割した。
• 単変量Cox回帰、LASSO回帰、多変量Cox解析を使用して独立した予測因子を特定した。
• 細菌感染、肝性脳症、年齢、プロトロンビン時間（PT）、総ビリルビン（TBIL）、リンパ球数、NPARの7つの予測因子を特定した。

主要な成果:

• ノモグラムは、トレーニングコホートにおいてAUC 0.874（30日）および0.877（90日）で高い予測性能を示した。
• C指数0.825を達成し、既存のスコアを大幅に上回った。
• 独立したコホートで予測値を検証し、COSSH-ACLF IIと比較してNRIおよびIDIが大幅に改善された（P < 0.001）。

結論:

• 炎症および栄養指標を統合した開発されたノモグラムは、ACLFにおける短期予後に対して高精度のツールを提供する。
• このノモグラムは、ACLF患者の臨床管理の意思決定を導くことが期待される。
• 臨床的適用性を高めるために、ユーザーフレンドリーな動的Webベースの計算機が開発された。