简介：摘要目的探讨肝性脑病心理学评分(PHES)子测试单独和联合检测对肝硬化患者轻微肝性脑病(MHE)的诊断价值，进而优化PHES。方法本研究为前瞻性、多中心、真实世界研究，由国家感染性疾病临床医学研究中心和中国门静脉高压联盟发起，参与单位来自全国13个省(自治区、直辖市)的26家医院，包括天津市第三中心医院、青海省第四人民医院、包头医学院第二附属医院、太原市第三人民医院和解放军总医院第五医学中心等。连续纳入2021年10月至2022年2月门诊和住院无显性肝性脑病的肝硬化患者。所有患者均以相同顺序接受数字连接试验(NCT)-A、NCT-B、数字符号试验(DST)、轨迹描绘试验(LTT)、系列打点试验(SDT)共5项PHES子测试，并计算分值。以PHES总分<－4分作为诊断MHE的界值。比较MHE组与非MHE组子测试得分。绘制受试者操作特征曲线，以曲线下面积(AUC)评估PHES各子测试单独、2项联合、3项联合检测对MHE的诊断价值。统计学方法采用Mann－Whitney U检验和DeLong检验。结果共纳入581例肝硬化患者，457例诊断为MHE，MHE患病率为78.7%。MHE组NCT-A、NCT-B、SDT、LTT、DST测试结果分别为60.00 s(47.01 s, 88.00 s)、90.45 s(69.32 s, 125.35 s)、74.00 s(57.65 s, 96.60 s)、74.72分(60.00分，98.61分)和27.00分(20.00分，36.00分)，与非MHE组的34.00 s(29.15 s, 44.48 s)、50.00 s(40.98 s, 60.77 s)、50.00 s(41.07 s, 63.03 s)、46.23分(38.55分，59.42分)和42.00分(34.00分，50.75分)相比差异均有统计学意义(Z＝12.37、12.98、9.83、11.56、10.66，均P<0.001)。PHES单项子测试NCT-B、NCT-A、LTT、DST和SDT诊断MHE的AUC(95%置信区间)分别为0.880(0.849~0.910)、0.862(0.828~0.896)、0.838(0.799~0.877)、0.812(0.772~0.851)和0.788(0.743~0.832)。子测试两两组合显著提高了对MHE的诊断效能，其中NCT-B+LTT诊断效能最优，AUC(95%置信区间)为0.924(0.902~0.947)，特异度为91.9%，灵敏度为79.2%，优于PHES单项子测试(NCT－A、NCT－B、SDT、LTT和DST)，且优于《肝硬化肝性脑病诊疗指南》推荐的NCT-A+DST[AUC(95%置信区间)为0.879(0.847~0.910)]，差异均有统计学意义(Z＝3.78、3.83、5.57、5.51、5.38、2.93，均P<0.01)。将NCT-B+LTT与PHES 3项子测试联合对比，仅有NCT-B+LTT+SDT[(AUC(95%置信区间)为0.936(0.916~0.956)]诊断效能优于NCT-B+LTT，差异有统计学意义(Z＝2.32，P＝0.020)。结论综合PHES各项子测试及其组合的诊断效能和可执行性，推荐使用NCT-B+LTT组合用于诊断MHE。

简介：摘要目的探讨血清学指标对代偿期肝硬化轻微型肝性脑病（MHE）的诊断价值，构建基于血清学指标的联合模型并评估其对MHE的诊断价值。方法前瞻性、多中心研究。选取2021年10月至2022年8月来自我国15个省（自治区、直辖市）的23家医院就诊的代偿期肝硬化患者263例。收集患者临床资料及实验室检查结果，并计算终末期肝病模型（MELD）评分。使用基线血氨测量值/正常参考值上限（AMM-ULN）集中校正各中心血氨测量结果，以我国《肝硬化肝性脑病诊疗指南》标准，数字连接试验-A、数字符号试验均异常作为诊断MHE的标准。基于R语言caret包将患者随机（7∶3）分为训练集（n=185）和验证集（n=78）。通过Logistic回归构建诊断MHE的联合模型；受试者工作特征曲线下面积（AUC）、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验及校准曲线图评估诊断性能，并用Bootstrap法（n=200）进行内部验证；Delong检验比较AUC之间的差异。结果训练集中，MHE占37.8%（70/185），MHE组AMM-ULN、白蛋白、血小板、碱性磷酸酶、国际标准化比值、终末期肝病模型评分以及教育年限与无MHE组比较，差异有统计学意义（P均<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，AMM-ULN（OR=1.78，95%CI 1.05~3.14，P=0.038）和MELD评分（OR=1.11，95%CI 1.04~1.20，P=0.002）是MHE的独立危险因素，AUC分别为0.663和0.625。联合AMM-ULN、MELD评分和教育年限的联合模型诊断MHE的AUC为0.755，特异度和敏感度分别为85.2%和55.7%。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明模型具有较好的校准度（P=0.733），联合模型内部验证AUC为0.752。Delong检验显示联合模型诊断效能优于单独使用血氨（P=0.020）和MELD评分（P=0.003）。验证集中，联合模型诊断MHE的AUC为0.794，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示有较好的校准度（P=0.841）。结论基于AMM-ULN、MELD评分和教育年限的联合模型可提高对MHE的诊断价值。