探索选择非选择性β-阻断剂候选者的算法:对PREDESCI试验的后期分析
Elton Dajti1, Càndid Villanueva2, Annalisa Berzigotti3
1Department of Visceral Surgery and Medicine, Inselspital, Bern University Hospital, Bern, Switzerland; Gastroenterology Unit, IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna, European Reference Network on Hepatological Diseases (ERN RARE-LIVER), Bologna, Italy.
对临床显著的门高血压 (CSPH) 的非侵入性测试是次优的. 将非侵入性测试与内镜或硬性结合起来,可以改善患者选择非选择性β-阻断剂治疗的情况.
科学领域:
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 胃肠病学 胃肠病学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 非侵入性测试 (NIT) 正在评估,以选择肝硬化患者进行非选择性β-阻断剂 (NSBB) 治疗,以防止脱补偿.
- 目前用于诊断临床显著门高血压 (CSPH) 的基于NIT的算法在准确识别所有合适候选人方面存在局限性.
研究的目的:
- 评估基于NIT的算法在补偿性肝硬化患者中进行CSPH诊断的性能.
- 调查是否将NIT与内镜结合起来可以改善需要NSBB的患者的选择.
主要方法:
- 使用了预期的PREDESCI队列 (n=170) 和一个独立的验证队列 (n=195).
- 基于肝硬度测量 (LSM) 和血小板计数的评估模型.
- 开发并验证了一种结合内镜的算法,用于不确定的结果的"灰色区域"中的患者,并作为替代方案探索硬性.
主要成果:
- 单独的LSM或与血小板缺血的标准显示了高的积极预测值,但使37%-47%的患者处于高风险的灰色区域.
- 将内镜纳入算法将灰色区域减少到22%,并正确分类了86%的CSPH患者.
- 脏硬性在风险分层的验证队列中表现出类似于内镜的诊断准确性.
结论:
- 单独的NIT不足以优化NSBB治疗候选人的选择.
- 将内镜或硬性整合到NIT算法中,可以显著提高CSPH的诊断性能和风险分层.
- 使用硬度的完全非侵入性算法可能是风险分层的可行替代方案.
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