MELD評分系統管理論文

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【摘要】終末期肝病模型(modelforend-stageliverdisease，meld)是主要應用血清膽紅素、凝血酶原時間國際標準化比值和血清肌酐指標來評價終末期肝病的系統。其在預測終末期肝病死亡率及肝移植中的應用已漸趨成熟，應用范圍也開始擴大到重型肝炎、肝癌中。文中對MELD作了回顧，并對最新進展進行闡述。

【關鍵詞】肝硬化；終末期肝病模型；移植；人工肝

Modelforend-stageliverdiseaseanditsapplicationsinliverdisease

【Abstract】MELDscoreincludestotalofserumbilirubin，internationalnormalizedratio(INR)，creatinine.Thescoresystemisexacttopredictthemortalityofchronichepatitisandwidelyusedpre-transplantation.Nowitisappliedtoassesstheseverityofseverehepatitisandhepatocellularcarcinoma.Manystudiesarestillgoingonandmaybethescoresystemwillbemoreefficientwithsomemodifications.

【Keywords】livercihrrosis;modelforend-stageliverdisease;transplantation;artificialliver

終末期肝病一直以來都沒有一個較完善的評分指標來評價其嚴重程度。自終末期肝病模型(Modelforend-stageliverdisease，MELD)標準制定以來，因其可對終末期肝病短期、中期死亡率進行有效的預測，并因其評價指標獲得簡單、客觀、易于計算而在肝病診治中廣為應用。

1MELD由來及計算公式

2000年Malinchoc等［1］首先應用MELD來預測終末期肝病行經頸靜脈肝內門-體分流術后患者的死亡率，并證實MELD可以預測終末期肝病的死亡率及術后的生存時間。其計算公式為：R=0.378ln［膽紅素(mg/dl)］+1.12ln(INR)+0.95ln［肌酐(mg/dl)］+0.64(病因：膽汁性或酒精性0，其他1)。其R值越高，其風險越大，生存率越低。后為計算方便，Kamath等［2］將公式改良為R=3.8ln［膽紅素(mg/dl)］+11.2ln(INR)+9.6ln［肌酐(mg/dl)］+6.4(病因：膽汁性或酒精性0，其他1)。

2MELD的應用

2.1在非移植患者預測肝病死亡率中的應用

因MELD對終末期肝病患者在TIPS中的良好預測能力，Kamath［2］等對不同病因、不同病情的肝硬化患者3個月、半年、1年的生存率進行了大規模的統計分析，證實MELD對終末期肝病生存率的預測是有效的。2004年，Said等［3］在對1611例不同類型的慢性肝病患者研究中，MELD的一年生存率預測C統計值達0.75以上，3個月和6個月的更高。證實MELD也可應用慢性肝病的范疇。國內資料也得出了類似結果［4］。

2.2在肝移植中的應用

因MELD可有效評價移植前患者等待供肝期間的死亡率及預測患者移植術后的死亡率，在2002年2月，美國開始用MELD分配肝源［5，6］。經有關專家2年多的臨床證實，MELD是一個客觀、有效評價移植前患者嚴重程度的系統，對慢性肝病3個月生存率的預測C統計值達0.894［7］。但對移植后死亡率的評估，Brown等［8］認為效果尚不理想。

2.3在重型肝炎及人工肝中的應用

重型肝炎患者內科治療效果較差，人工肝及肝移植給這部分患者提供了生存的希望。但血漿的缺乏、昂貴的治療費用使得是否做人工肝的選擇顯得非常重要，所以也急需一個評分系統來協助作出決定。MELD的提出給重型肝炎患者也提供了一個有效的評價指標。

3MELD的不足

MELD分級中使用的血清肌酐、膽紅素、INR等指標，容易受非肝病因素的影響，這將直接影響判斷真實的肝病病情。Kamath［9］指出，為了避免肝外因素造成的血清肌酐波動影響MELD分級的準確性，在利用MELD分級判斷病情時，應在病人血流動力學穩定和充分補液的基礎上使用。如使用血清肌酐清除率代替血清肌酐，將能使MELD分級更準確地反映肝功能變化；凝血酶原活性(PTA)較INR變化更小，如使用PTA代替INR，可能使MELD分級具有更好的統一性。MELD評分尚須納入更多的觀察指標，諸如腹水、出血、肝性腦病等肝硬化門脈高壓的并發癥可以直接危及患者生命，雖然有資料［2］顯示其對MELD分級的判斷功能無明顯影響，但這與臨床實際明顯不符。病人的實際預后是否與理論上的統計學分析相吻合，尚需進一步觀察和驗證。

從統計學上來看，MELD評分公式是將TBiL、Cr、INR等指標分別取自然對數進行正態化，然后進行Cox比例風險回歸或單因素分析，篩選出影響力較大的因子引入多元線性回歸分析，最終構建出線性回歸方程。但人的疾病是錯綜復雜的，大多數情況下簡單的線性回歸并不能滿足要求。疾病的各觀察指標之間常常會有相關性，這就造成了變量間的共線性問題。在構建線性回歸方程時，一般需要把兩個相關性較大的變量人為剔除一個，以免相互影響。但這樣同時也丟失了此變量的其他重要信息。所以線性回歸方程在解決多因素的復雜問題上總是不能盡如人意。解決方法可以采用更為復雜的數學模型，也可以將待評價的目標群進一步分層，分別構建不同的回歸方程來適用于不同的情況。但這兩種解決方法所面臨的最大問題是所需樣本量太大，一般科研機構無法完成。因此，構建大型的信息網絡，按照統一標準收集相關數據，進行匯總分析，將是構建此類預測模型的方向。

綜上所述，雖然MELD評分系統存在著諸多不足，但它仍是目前最有效的終末期肝病模型之一，在評價肝病嚴重程度、判斷預后方面有重要的臨床價值。

【參考文獻】

1MalinchocM,KamathPS,GordonFD,etal.Amodeltopredictpoorsurvivalinpatientsundergoingtransjugularintrahepaticportosystemicshunts.Hepatology,2000,31(4):864-871.

2KamathPS,WiesnerRH,MalinchocM,etal.Amodeltopredictsurvivalinpatientswithend-stageliverdisease.Hepatology,2001,33(2):464-470.

3SaidA,WilliamsJ,HoldenJ,etal.Modelforendstageliverdiseasescorepredictsmortalityacrossabroadspectrumofliverdisease.JHepatol,2004,40(6):897-903.

4馬慧，王豪，孫焱，等.失代償期肝硬化患者的終末期肝病模型預后分析.中華肝臟病雜志，2005，13(6)：407-409.

5EdwardsEB,HarperAM.ApplicationofacontinuousdiseaseseverityscoretotheOPTNliverwaitinglist.ClinTranspl,2001，9-24.

62004AASLD/ILTStransplantcourse.IndicationsforlivertransplantationintheMELDera：Evidence-basedpatiemselection.LiverTranspl,2004,10(Suppl2):S1-92.

7WiesnerRH.Evidence-basedevolutionoftheMELD/PELDliverallocationpolicy.LiverTranspl,2005,11(3):261-263.

8BrownRSJr,KumarKS,RussoMW,etal.Modelforend-stageliverdiseaseandChild-Turcotte-Pughscoreaspredictorsofpretransplantationdiseaseseverity,osttransplantationoutcome,andresourseutilizationinUnitedNetworkforOrganSharingstatus2Apatients.LiverTranspl,2002,8(3):278-284.

9KamathPS,WiesnerRH,MalinchocM,etal.Hepatology,2001，33:464-470.