AASLD/EASL多步筛查策略对MASLD诊断效能的验证研究：基于NHANES队列的敏感性与特异性分析

本研究针对非酒精性脂肪性肝病（MASLD）筛查中临床指南（AASLD/EASL）推荐的多步算法（代谢风险标准→FIB-4→LSM）进行验证。研究人员通过分析NHANES 2017-2020队列7,768例成人数据发现，该策略对显著纤维化（LSM ≥8 kPa）的敏感性仅21%，但对晚期纤维化（LSM ≥12 kPa）检测敏感性提升至29%，特异性始终维持高位。研究揭示了现行指南在年轻人群（<50岁）、女性和非糖尿病患者中的显著漏诊风险，为优化筛查路径提供了循证依据。

　　

非酒精性脂肪性肝病（MASLD）已成为全球最常见的慢性肝病，其疾病谱从单纯性脂肪变到纤维化、肝硬化进展风险差异显著。临床实践中，如何精准识别需要肝病专科干预的高风险患者是重大挑战。美国肝病研究学会（AASLD）和欧洲肝病学会（EASL）近年推出的多步筛查策略（先筛选代谢风险人群→FIB-4评分初筛→肝硬度检测LSM确认）虽被广泛推荐，但其在真实世界人群中的效能缺乏系统验证。

美国国立卫生研究院（NIH）下属机构的研究人员利用具有全国代表性的NHANES 2017-2020队列（含7,768例成人肝脏弹性检测数据），首次对该策略进行大规模验证。研究采用受控衰减参数CAP≥248 dB/m定义脂肪变，LSM≥8 kPa和≥12 kPa分别界定显著纤维化和晚期纤维化，同时对比FAST（FibroScan-AST）和AGILE（Algorithm for Grouped Imaging and Liver Evaluation）等新型算法的表现。

关键技术方法包括：1）基于NHANES复杂抽样设计的横断面分析；2）振动控制瞬态弹性成像（VCTE）获取CAP和LSM值；3）FIB-4评分系统（含年龄、ALT、AST、血小板）；4）FAST（结合LSM、AST、BMI）和AGILE（整合临床指标与影像）算法验证。

【背景与目的】

现行指南推荐的三步筛查路径（代谢风险→FIB-4≥1.3→LSM≥8 kPa）理论上可减少不必要的专科转诊。但数据分析显示，44.8%人群符合代谢风险标准（n=3,479），仅3.0%（n=235）最终达到转诊阈值，提示筛查漏斗效应显著。

【方法学创新】

研究突破传统单中心数据局限，采用NHANES加权样本代表美国非住院成人。除验证基础路径外，首次系统评估FAST≥0.67和AGILE 3+≥0.68等复合指标的表现，为临床提供多维度比较。

【关键结果】

敏感性缺陷突出：对显著纤维化的总体敏感性仅21%（95%CI 17-25%），在年轻组（<50岁）骤降至6%（3-11%），女性群体仅15%（11-21%）。特异性优势显著：所有亚组特异性均>90%，避免过度转诊。

疾病严重度影响：针对晚期纤维化（LSM≥12 kPa）敏感性升至29%（23-37%），FAST算法达54%，AGILE 4算法最优（66%）。

【结论与启示】

该研究证实现行多步筛查存在显著漏诊风险，尤其对早期纤维化和非典型人群（年轻、女性、非糖尿病）识别不足。尽管高特异性适合基层初筛，但需结合FAST/AGILE等新型算法提升高危人群检出率。论文发表于《Gastro Hep Advances》为指南修订提供Ⅲ级循证证据，提示未来筛查策略应纳入人口统计学特征优化阈值。