一种用于预测HBeAg血清清除在HBeAg阳性慢性乙型肝炎患者中使用核类相应物治疗的新型诺莫грам
Yan Gu1, Yao Zhang1, Zhiyi Zhang1
1Department of Infectious Diseases, Nanjing Drum Tower Hospital Clinical College of Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing, Jiangsu, China.
Annals of hepatology
|September 13, 2023
概括
一个新的ESC-nomogram有效预测B型肝炎e抗原 (HBeAg) 血清清除在慢性乙型肝炎 (CHB) 患者接受核酸类比 (NA) 治疗. 该工具有助于评估HBeAg阳性CHB患者的治疗疗效.
科学领域:
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 病毒学 病毒学
- 临床预测模型临床预测模型
背景情况:
- 乙型肝炎抗原 (HBeAg) 血清清除是治疗慢性乙型肝炎 (CHB) 的关键目标.
- 预测血清清除有助于为CHB患者量身定制核胺模拟 (NA) 疗法.
研究的目的:
- 开发和验证用于预测在接受NA治疗的CHB患者中HBeAg血清清除的诺姆图.
- 为了确定HBeAg血清清除的基线预测因素.
主要方法:
- 对来自两个机构的569名CHB患者接受NA治疗的回顾性分析.
- 在训练集 (n=374) 上使用考克斯回归分析开发预测性名录,并在外部集 (n=195) 上进行验证.
主要成果:
- 在ESC-nomogram中包含了基线阿斯巴酸氨基转移酶,玛-氨基转酶,HBeAg和B型肝炎核心抗体水平.
- 在预测不同时间点的血清清除时,该名图表表表现出良好的校准和准确性 (AUC从0.671到0.782不等).
- 具有较高ESC-nomogram分数的患者表现出显著更高的HBeAg血清和血清转化率.
结论:
- 新的ESC-nomogram是预测HBeAg阳性CHB患者抗病毒治疗疗效的一个有价值的工具.
- 这种预测模型可以帮助临床医生管理NA治疗的CHB患者.
