聚乙二醇干扰素α 2a治疗HBeAg阳性慢性乙型肝炎患者的基线评分预测模型建立

目的构建一个基线评分预测模型,用于预测HBeAg阳性慢性乙型肝炎(CHB)患者接受聚乙二醇干扰素α 2a(Peg IFN α 2a)的治疗效果。方法收集2013年1月至2017年2月在温州医科大学附属第一医院治疗的242例初治HBeAg阳性CHB患者为研究对象,入选患者均给予足量Peg IFN α 2a治疗,回顾性分析患者治疗前的基线临床数据,根据患者治疗48周后是否实现HBeAg转阴分为应答组和非应答组,筛选两组间差异指标,利用受试者工作特征曲线确定2个截断值并赋分,然后使用Logistic回归确定建立模型的指标,并根据OR值调整分值并建立模型。结果最终纳入170例HBeAg阳性CHB患者,其中应答组64例,非应答组106例。通过Logistic回归最终筛选得到5个指标,分别为HBeAg、HBV DNA、TSH、ALT和AFP。3区段HBeAg OR值赋分结果为0、1.5、3分,其余4个指标均为0、1、2分,据此建立一个基线评分预测模型,其曲线下面积为0.759。结论本研究成功建立了一个基线评分预测模型,其中包含HBeAg、HBV DNA、ALT、AFP和TSH这5个指标,可较好预测HBeAg阳性CHB患者接受Peg IFN治疗的应答情况。