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编号:11319621
终末期肝病模型在肝病中的应用进展
http://www.100md.com 薛冬云, 韩 涛
MELD模型;终末期肝病;肝移植;肝癌,薛冬云,韩涛,通讯作者:,摘要,关键词:,0,引言,1MELD产生,2临床应用,2.1MELD评分在肝移植方面的应用
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     薛冬云, 天津医科大学2004级消化系统在读研究生 天津市 300170

    韩涛,
天津市第三中心医院 天津市 300170

    通讯作者:
韩涛, 300170, 天津市, 天津市第三中心医院肝内科. hantaomd@126.com

    电话: 022-84112298

    收稿日期: 2006-08-02 接受日期: 2006-09-01

    摘要

    终末期肝病模型(model for end-stage liver disease, MELD)是近年来新创立的判断晚期肝病病情的方法, 最初他是用于评估行经颈静脉肝内门体分流术(transjugular intrahepatic portosystemic shunt, TIPS)后患者的生存率, 目前已被广泛应用于肝移植、终末期肝病患者预后、评估肝癌患者术后(手术切除癌灶或局部治疗等)生存率等方面, 现认为MELD模型可以有效的预测终末期肝病患者的预后, 能准确的反映病情的危急程度.

    关键词: MELD模型; 终末期肝病; 肝移植; 肝癌

    薛冬云, 韩涛. 终末期肝病模型在肝病中的应用进展. 世界华人消化杂志 2006;14(31):3034-3037

    0 引言

    慢性肝病, 尤其是终末期肝病, 并发症较多, 进展较快, 迫使我们寻找一个较完善的评分指标来确定病情的严重程度, 帮助选择治疗方式, 并预测接受治疗后患者的生存率. 虽然目前评估肝功能的方法很多(如Child-Pugh等), 但因其大多存在由经验所得, 且分辨率低, 主观性较强等不足, 尚不能满足准确反映肝病严重程度的要求. 而MELD是2000年由美国Mayo Clinic的Malinchoc和Kamathet al提出, 最初是用来判断为预防出血和治疗腹水而行TIPS术的肝硬化患者的预后情况, 国外经过近年来的临床验证, 证明MELD在判断肝病预后、指导肝移植方面起到一定的作用, 由于其简单、易于计算而在肝病诊治中广泛应用. 本文就MELD的产生及应用进展作一综述.

    1 MELD产生

    2000年, Malinchoc et al[1]对1991-1995年共231名为治疗肝硬化腹水和预防门静脉高压出血而行TIPS术患者进行跟踪随访至少3 mo, 术前24 h内收集患者的统计学资料, 包括年龄、病因、生化指标、Child-Pugh分级等, 分别将统计资料进行Cox比例风险回归的统计学处理, 将P<0.01的变量保留, 并将所得变量取自然对数后乘以回归系数, 即得到MELD评分原型: MELD = 0.378 Ln[BIL(mg/dL)]+1.12 Ln(INR)+0.957 Ln[Cr(mg/dL)]+0.643(病因: 胆汁性或酒精性为0, 其他为1), 该模型最初用来判断TIPS术后肝硬化患者的预后情况. 为了应用方便, 2001年Kamath et al[2]将公式变为: MELD = 3.8 Ln[BIL(mg/dL)]+11.2 Ln(INR)+9.6 Ln[Cr (mg/dL)]+6.4(病因: 胆汁性或乙醇性为0, 其他为1), 结果取四舍五入后的整数. MELD积分越高说明患者病情越重, 预后越差, 生存率越低.

    2 临床应用

    MELD模型有以下优点: (1)MELD分级是由前瞻性分析统计资料所得, 因而具有更好的预测作用; (2)MELD模型中无腹水、肝性脑病等主观性指标; (3)MELD分值是连续的, 无上限和下限, 能较好的区分出病情的轻重; (4)MELD模型中使用的3个指标在各实验室之间差别并不是很大, 而且容易获取、可以重复测定. 虽然MELD评分最初是用于评估行TIPS治疗的患者的预后, 但由于MELD评分系统对病情判断的准确性较高, 而逐渐被应用于其他领域, 进一步拓展了其应用范围.

    2.1 MELD评分在肝移植方面的应用 (1)评估候肝患者生存率及调配肝移植顺序: 在MELD问世之前, 肝病患者一般是根据等候供肝的时间长短、是否伴有腹水、肝性脑病以及地区获得肝源的多少来决定肝移植的先后, 由于候肝时间的长短并不代表病情的轻重, 则易导致供肝的分配不合理, 并致使肝功能较好的患者因等待时间过长而失去移植机会, 从而增加候肝期患者的死亡率. 由于MELD评分可评估病情的轻重, 2002年被美国器官共享联合网络(UNOS)将其确定为选择肝移植患者的新标准 ......

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