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影响重型肝炎患者预后因素的COX模型分析
[ 中医中药秘方网 作者:江建宁 ]

影响重型肝炎患者预后因素的COX模型分析

  应用SAS6.12软件对众多可能与预后有关的因素进行多因素COX回归分析,寻找影响重型肝炎生存的主要正负危险因素,建立生存的数学模型,为预后和治疗提供科学依据。

  资料与方法:129例重型肝炎患者,男111例,女18例,平均年龄42岁。急性重型肝炎(ASH)5例,亚急性重型肝炎(SSH)16例,慢性重型肝炎(CSH)108例,死亡88例。对可能与预后有关的26项指标:X0-病原学、X1-性别、X2-年龄、X3-临床类型、X4-TBil、X5-PTA、X6-末梢血WBC、X7-发热、X8-消化道出血、X9-肝昏迷、X10-肝肾综合征、X11-电解质紊乱、X12-感染、X13-其他合并症、X14-血浆输入、X15-白蛋白输入、X16-H.G.F输入、X17-F.L.C输入、X18-免疫治疗、X19-AST/ALT、X20-A/G、X21-TBil/ALT、X22-ALT、X23-AST、X24-ALB、X25-GLO予以量化。将X0~X25分别与T(起病-观察结束的天数)、D(观察结束时是否死亡)建立单因子、多因子COX模型,采用Forward、Backward、Stepwise三种方法进行最优模型拟合。建立重型肝炎生存预报的数学模型:h(t,x)=h0(t,x)exp(0.021291X2-0.91510X3+0.23391X5+0.36171X6+1.22043X9+0.26112X11-0.09264X14)。计算同一因子不同等级间的相对危险性RR=exp[bJ(XJ-Xj')]。计算预后指数:PI=0.021291X2-0.91510X3+0.23391X5+0.36171X6+1.22043X9+0.26112X11-0.09264X14,探索出高、中、低度危险的理论预测值:PI1=-1.14、PI2=-1.54、PI3=-1.85,既当PI值>PI1,PI2,PI3时,存活时间分别短于3、4、5个月,理论与实际预后的总符合率各自为:79.85%、87.60%、91.47%,理论与实际预后的χ2检验P值均大于0.05。

  结果:我们筛选出7个主要危险因子。根据b′的方向和绝对值,X3、X14为负危险因子,绝对值越大,死亡危险性越小;X2、X5、X6、X9、X11为正危险因子,绝对值越大危险性越大;对预后的影响X14>X9>X3>X2>X11>X6>X5。同一因子不同水平的死亡危险性:Ⅱ级以上肝昏迷者是无肝昏迷者的3.40倍;SSH是ASH的0.40倍,CSH是ASH的0.16倍;4种电解质紊乱是1种的2.20倍;

  WBC>30×109/L是<10×109/L的3倍;PTA<20%是PTA 40%~59%的1.60倍、是PTA>60%的2倍。因此,并发症的早期防治和以新鲜血浆为主的综合疗法是提高生存期的关键。

  讨论:X8、X10、X15、X16、X17、X18的单因子COX模型有统计学意义,在多因子模型则被排外,提示在多因子存在时,它为次要因子。无论是单因子还是多因子模型,肝功能指标都未入选,表明虽然肝功能损害是重型肝炎的表现之一,但对预后没有显示重要意义或不敏感。对重型肝炎的预后研究,传统单因素分析方法局限性很大,要求控制研究对象的所有条件齐同,仅适用于对结果因素有单独作用的因素分析,只能定性,不能定量。多因素COX回归分析方法,对生存时间的分布没有限定,应变量(死亡危险函数)在定性(死亡或存活)的基础上加定量信息(生存时间),充分利用了在观察结束时死亡或尚存活的资料,起到以少量实验对象,得到可靠结论的作用。该预报模式不仅显示了主要和次要危险因子,而且体现了临床、实验室指标、治疗三方面的影响;对各因子间及同一因子不同水平间的作用进行了定量比较;提出判断患者处于高、中、低度危险的理论预测值。不仅适合重型肝炎的临床应用,而且对决定重症肝病是否应接受肝移植提供有力的依据。

江建宁 周桂英 黄高明 苏明华 李向红

作者单位:530027

广西医科大学第一临床学院传染病学教研室

(江建宁、周桂英、苏明华);

广西医科大学统计学教研室(黄高明、李向红)

江建宁 女,40岁,副主任、副教授。


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