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为预测肝硬化患者上消化道出血（UGIB）风险，研究人员构建模型，发现多个独立预测因素，具重要临床价值。
肝硬化是一种常见的慢性进行性疾病，在临床中并不少见。到了肝硬化晚期，肝脏就像一座千疮百孔的 “工厂”，出现失代偿和门静脉高压等问题，严重威胁着患者的生命健康。据统计，2019 年全球有 2.4% 的死亡病例都和肝硬化有关。而对于肝硬化患者来说，上消化道出血（UGIB）更是一个可怕的 “杀手”，超过 30% 的患者会遭遇这个问题，同时，高达三分之二的患者还会伴有食管静脉曲张，这大大降低了患者的生存率。
目前，虽然有研究发现一些实验室参数（如总胆红素（TBIL）、血清肌酐（Scr）、总胆固醇（TC）等）和临床指标（如肝硬度（LS）、脾硬度（SS）、是否有腹水等）与肝硬化患者发生 UGIB 有关，但这些研究并不全面，也没有建立起完善的预测模型，不同研究中的阈值差异也很大。所以，找到一种能准确预测 UGIB 风险的方法，对改善患者的预后至关重要。
为了解决这些问题，南京医科大学第一附属医院的研究人员 Jin Peng、Huiru Jin、Ningxin Zhang 等人开展了一项研究，相关成果发表在《BMC Gastroenterology》上。
研究人员采用了回顾性病例对照研究的方法。他们从 2022 年 6 月到 2023 年 5 月，在南京医科大学第一附属医院收集了符合条件的 291 例肝硬化患者的数据。这些患者被分为两组，一组是 140 例出院后 6 个月内发生 UGIB 的患者，另一组是 151 例同期出院但未发生 UGIB 的患者。研究人员收集了患者的一般特征（如年龄、性别、是否有腹水、是否有肝性脑病等）、入院时的实验室检查参数（如血常规、肝肾功能指标、凝血参数等）以及肝脏和脾脏硬度等数据。之后，他们将所有患者随机按照 7:3 的比例分为训练集和验证集，通过多种统计分析方法来寻找 UGIB 的独立预测因素，并构建预测模型，最后还将该模型与传统的评分系统（如 Child-Pugh 评分、MELD 评分）进行比较。
在研究结果部分，研究人员首先对患者的一般特征进行了分析。在回顾的 354 例符合纳入标准的肝硬化患者中，排除了一些不符合条件的患者后，最终确定了 291 例患者纳入研究。这 291 例患者被随机分为训练集（208 例）和验证集（83 例），且两组患者的基线特征没有显著差异。
接着，研究人员通过多变量逻辑回归和逐步回归分析，找到了 UGIB 的独立预测因素。他们以上消化道出血为因变量，对训练集中单因素分析有统计学意义的变量进行进一步分析，发现腹水、脾硬度（SS）、白蛋白（ALB）、纤维蛋白原（FIB）、总胆固醇（TC）和总胆红素（TBIL）是肝硬化患者发生 UGIB 的独立预测因素。其中，ALB、FIB 和 TC 与 UGIB 呈负相关。
然后，研究人员基于这些独立预测因素构建了预测模型。这个模型在训练集、验证集和总体数据集中都表现出了良好的性能，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）在训练集为 0.956，验证集为 0.909，总体数据集为 0.941，均高于传统的评分系统。为了让模型更便于临床应用，研究人员还构建了列线图，校准曲线显示模型的预测风险与实际风险吻合度很高，决策曲线分析也表明该模型具有较高的临床价值。
在研究结论和讨论部分，研究人员通过逐步回归分析，确定了腹水、SS、ALB、FIB、TC 和 TBIL 是肝硬化患者上消化道出血的独立预测因素，并据此开发了列线图诊断模型。这个模型为诊断 UGIB 提供了一种简单、高效、个性化的方法，具有很大的临床应用潜力。不过，该研究也存在一些局限性，比如是单中心研究，样本量有限，可能存在偏差；只进行了内部验证，还需要更大样本量的前瞻性研究来进一步验证模型的可靠性和普遍性；没有对抗病毒治疗和非选择性 β 受体阻滞剂（NSBB）进行分层分析等。
总的来说，这项研究为肝硬化患者上消化道出血的预测提供了新的思路和方法。虽然目前的模型还需要进一步完善，但它已经展现出了良好的应用前景，有望在未来帮助医生更准确地预测患者发生 UGIB 的风险，从而提前采取措施，降低患者的死亡率，为肝硬化患者的健康带来新的希望。
研究人员开展这项研究主要用到的关键技术方法有：首先是收集患者数据，从南京医科大学第一附属医院选取特定时间段内符合条件的肝硬化患者，收集其一般特征、实验室参数和肝脏脾脏硬度数据。其次，采用多种统计分析方法，如用卡方检验评估潜在风险因素，用多变量逻辑回归和逐步回归分析确定独立预测因素，通过受试者工作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型性能 。
