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APASL2019進展丨ELF可進一步提高LSM-HCC對慢B肝患者肝癌風險的預測價值

都說慢性乙型肝炎(慢B肝)可能會進展為肝細胞癌(HCC),但如何預測哪些患者可能進展為HCC,現在雖然已經提出了一些指標和預測模型,但普適性和準確性還有待提高。我國香港學者曾基於肝硬度測量(LSM)和其他指標,開發了LSM-HCC 評分系統,有較高的預測準確性。而在第28屆亞太肝病研究學會年會(APASL2019)上,該團隊報告了新的發現,LSM-HCC的預測價值可進一步改善。

該研究將LSM-HCC與肝纖維化血清標誌物肝纖維化增強評分(Enhanced liver fibrosis,ELF)相結合,建立了兩步演算法,來預測接受抗病毒治療的慢B肝患者的HCC風險。 研究共招募了453例慢B肝患者,他們的平均年齡(51.7±10.3)歲,男性佔74.4%。 平均隨訪56個月,45例患者(9.9%)發生HCC。這些患者均有瞬時彈性成像檢測結果,對於其中LSM-HCC評分為11~20或21~30,即判定為HCC中度或高風險的患者額外進行ELF評分。

分析顯示,LSM-HCC和ELF評分的受試者工作特徵曲線下面積分別為0.613(95%CI:0.520–0.705,P=0.014)和0.644(95%CI:0.561–0.727,P=0.002)。ELF 評分>9.8,除外HCC 的靈敏度為75.6%。在聯合兩種方法的兩步演算法中,ELF評分有助於對LSM-HCC 判定為HCC中危患者的肝癌風險進一步分層(P=0.039);但對已經判定為高風險的患者,沒有進一步區分風險的作用(P=0.823)。 研究者認為,對於接受抗病毒治療的慢B肝患者,LSM-HCC加ELF評分兩步演算法可改善其中被LSM-HCC判定為中危的患者的肝癌風險評估。

摘要:Lilian Yan Liang, Vincent Wai-Sun Wong, Kit Yee Tse, et al. Enhanced liver fibrosis (ELF) score improves the accuracy of LSM-HCC score for predicting hepatocellular carcinoma (HCC) in patients with chronic hepatitis B received antiviral treatment. APASL2019, Manila. Oral 137

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