《International Journal of General Medicine》：Risk Prediction of Acute Kidney Injury in Patients with HBV-Related Acute-on-Chronic Liver Failure
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背景：急性肾损伤（AKI）是慢加急性肝衰竭（ACLF）患者常见且严重的并发症，显著增加发病率和死亡率。尽管已提出多种生物标志物用于AKI的早期检测，但其常规临床应用受限于可及性、成本及不一致的性能。因此，早期识别AKI高危患者仍是一项重大临床挑战。方法：这项回
背景：急性肾损伤（AKI）是慢加急性肝衰竭（ACLF）患者常见且严重的并发症，显著增加发病率和死亡率。尽管已提出多种生物标志物用于AKI的早期检测，但其常规临床应用受限于可及性、成本及不一致的性能。因此，早期识别AKI高危患者仍是一项重大临床挑战。方法：这项回顾性单中心研究纳入了乙型肝炎病毒（HBV）相关ACLF患者。研究人员分析了临床数据以确定AKI的独立危险因素，并构建了预测模型。通过受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析评估模型性能，并根据风险对患者进行分层。结果：在162例HBV相关ACLF患者中，32例（19.8%）发生AKI。发生AKI的患者基线血尿素氮（BUN）和C反应蛋白（CRP）水平显著升高。多因素分析确定BUN（比值比[OR]=1.076，P=0.022）和CRP（OR=1.031，P=0.010）为AKI的独立预测因子。纳入这些变量的预测模型显示出可接受的区分度（受试者工作特征曲线下面积[AUROC]=0.77，P<0.001）、良好的校准度及在决策曲线分析中显示出有利的临床效用。限制性立方样条（RCS）分析进一步揭示了BUN与AKI风险之间的非线性关联，而CRP则呈线性关系。结论：研究人员开发了一个基于BUN和CRP的简单模型，用于HBV相关ACLF患者AKI的早期预测。该模型显示出可接受的区分度和校准度，并可能通过整合肾功能障碍和系统性炎症的标志物，为早期风险分层提供实用工具。然而，在常规临床应用前，需要在更大的多中心队列中进行外部验证。
**研究背景与问题**
慢加急性肝衰竭（ACLF）是一种严重临床综合征，以慢性肝病基础上出现急性失代偿为特征，常导致多器官衰竭和高短期死亡率。在ACLF的多种并发症中，急性肾损伤（AKI）是最常见且临床意义最显著的并发症之一。AKI的发生显著恶化预后，晚期AKI患者的短期死亡率远高于无肾功能损伤者。ACLF中AKI的发病机制复杂且多因素，涉及系统性炎症、细菌易位、循环功能障碍和免疫失调，通过相互交织的血流动力学和炎症机制导致肾灌注不足和肾小管损伤。由于乙型肝炎病毒（HBV）感染在亚洲（尤其是中国）仍是ACLF的主要病因，因此早期预测AKI具有重要的临床意义。目前AKI诊断主要依赖血清肌酐和尿量变化，但这些传统指标常反映肾功能障碍的较晚期阶段，限制了其早期检测的效用。尽管已有多种新型生物标志物（如胱抑素C和中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白）显示出潜力，但其临床应用受限于可及性和成本。近期系统综述显示，AKI预测模型数量快速增加，但患者人群、预测因子选择和验证策略的显著异质性限制了已发表模型的普适性和临床实施。因此，开发针对特定疾病的预测工具，利用常规可用的临床变量，仍是促进特定患者人群早期风险分层的重要策略。截至目前，针对HBV相关ACLF患者，使用简单常规实验室参数构建的预测模型极少。本研究旨在基于常规收集的临床和实验室参数，开发并评估一个简单预测模型，以支持早期风险分层和临床决策。
**研究内容与结论**
研究人员进行了一项回顾性观察性研究，纳入2020年6月至2024年6月厦门大学附属第一医院收治的HBV相关ACLF患者。共162例患者，其中32例（19.8%）发生AKI。通过多因素logistic回归分析，确定血尿素氮（BUN）和C反应蛋白（CRP）为AKI的独立危险因素，并构建了预测模型（AKIT评分）。该模型显示出可接受的区分度（AUROC=0.77，P<0.001）、良好的校准度，决策曲线分析表明其提供有利的净临床效益。限制性立方样条分析显示BUN与AKI风险呈非线性关联，而CRP呈线性关联。基于最佳截断值将患者分为高风险和低风险组，高风险组表现出更差的临床和实验室指标。该研究发表在《International Journal of General Medicine》。
**主要关键技术方法**
1. **回顾性单中心研究设计**：从厦门大学附属第一医院电子病历系统提取数据。
2. **多因素logistic回归分析**：用于识别AKI的独立危险因素。
3. **预测模型构建与评估**：基于BUN和CRP构建模型，通过受试者工作特征曲线（ROC）评估区分度，校准曲线评估校准度，决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线评估临床效用，精确率-召回率（PR）曲线评估模型稳健性。
4. **限制性立方样条分析（RCS）**：探索BUN、CRP与AKI风险的非线性关系。
5. **风险分层**：基于约登指数确定最佳截断值，将患者分为高风险和低风险组。
**研究结果**
**1. 合并与未合并AKI患者的基线特征**
共162例HBV相关ACLF患者，32例（19.8%）发生AKI。AKI组与非AKI组在年龄、性别、血液学参数、肝功能指标及凝血功能方面无显著差异。但AKI组基线肾功能和炎症标志物水平显著升高，包括血尿素氮（BUN，P<0.001）和C反应蛋白（CRP，P=0.001）。
**2. AKI危险因素的多因素分析**
单因素logistic回归显示，淋巴细胞计数、BUN、血清肌酐和CRP与AKI显著相关。多因素分析中，BUN（比值比[OR]=1.076，95%置信区间[CI]：1.010–1.146，P=0.022）和CRP（OR=1.031，95% CI：1.007–1.056，P=0.010）为AKI的独立危险因素。
**3. 预测模型的开发与性能**
基于BUN和CRP构建预测模型：AKIT = ?2.613 + 0.073×BUN + 0.031×CRP，并绘制列线图。校准曲线显示预测概率与观察概率良好一致。ROC曲线分析显示AUROC为0.77（P<0.001），表明可接受的区分能力。PR曲线进一步证实模型在低发生率下的一致性预测性能。
**4. 临床效用与非线性关系分析**
临床影响曲线显示模型能有效识别AKI高风险患者。决策曲线分析表明，与“全部治疗”或“不治疗”策略相比，模型在多个阈值概率下提供有利的净临床效益。RCS分析显示，BUN与AKI风险呈显著非线性关联（整体P<0.001，非线性P<0.001），低水平BUN时风险快速上升，高水平时趋于平缓；CRP与AKI风险呈近似线性关系（整体P=0.009，非线性P=0.830）。
**5. 临床变量的相关性分析**
大多数变量间呈弱至中等相关。BUN与肌酐呈强正相关，反映其共同作为肾功能指标的角色。CRP与其他变量相关性有限，提示其提供关于系统性炎症的补充信息。
**6. 基于AKIT评分的风险分层**
根据最佳截断值（?1.61），将患者分为高风险组和低风险组。高风险组炎症标志物（WBC、中性粒细胞、CRP）和肾功能标志物（BUN、肌酐）水平更高，肝功能更差（总胆红素升高、白蛋白降低），且年龄和部分肝酶（ALT、AST）也存在显著差异。
**讨论与结论总结**
讨论部分指出，BUN和CRP的整合反映了肾功能障碍和系统性炎症两条关键病理生理通路，它们协同驱动ACLF相关AKI。BUN优于肌酐保留在模型中，因其能更好反映ACLF患者早期肾损伤及血流动力学和代谢状态；CRP则反映炎症强度，其与AKI的剂量-反应关系支持炎症的致病作用。模型简单实用，基于入院常规实验室参数，适合早期风险分层。但存在局限性：单中心回顾性设计、样本量有限、未进行外部验证、未纳入肾小管损伤或血流动力学标志物、未与MELD等评分系统直接比较、未评估长期结局。研究结论：AKIT评分可作为基于入院参数的简单风险分层工具，用于识别HBV相关ACLF中AKI高风险患者，整合肾功能障碍和系统性炎症标志物为个体化风险评估提供实用框架。未来需多中心前瞻性研究进行外部验证，确认其增量临床价值并促进临床实施。
