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预测肝移植患者移植后存活率的移植前模型 由于丙肝（HCV）是OLT的最常见适应征，加州大学洛杉矶分校David Geffen医学院的Rafik M. Ghobrial及其同事分析了影响该院HCV受者行OLT后存活率的指标。他们利用联合器官分配网络（UNOS）数据库，通过HCV与非HCV患者检验并修订创建的患者存活模型，采用Kaplan-Meier方法、单变量比较和多变量Cox比例危害性回归进行分析。 休 闲 居 编 辑 研究人员利用多变量分析判断该院近10年来成年HCV患者行首次移植后的存活率独立预测指标，随后将其加入预测存活模型以预测患者的存活率。据此，死亡率通过以下公式计算得出： 0.0293（受者年龄）+ 1.085（log10 受者肌酐）+ 0.289（供者为女性）+ 0.675 紧急UNOS - 1.612（log10 受者肌酐乘紧急UNOS）。将上述指标和供者年龄、总胆红素、凝血酶原时间（PT）、再次移植、热与冷缺血时间共同应用于UNOS数据库。 在近10年来接受移植的46,942例患者中，25,772例患者的资料完善。研究人员创建了一个能够准确预测存活率的八因素模型。据此，移植后死亡率指数 = 0.0084 供者年龄 + 0.0019 受者年龄 + 0.816 log 肌酐 + 0.0044 热缺血时间（分钟）+ 0.659（如果再次移植）+ 0.10 log 胆红素 + 0.0087 PT + 0.01 冷缺血时间（小时）。该模型适用于首次或第二次肝移植患者。基于该模型预测的患者存活率和观察到的移植后存活率相同。此外，该模型能够准确预测HCV和非HCV患者是否存活。 Ghobrial等认为，通过这八项简单明了的指标，能够准确预测移植后患者存活率。肝移植存活评估模型、疾病严重程度、终末期肝病模型评估的联合应用能够显著改善存活率，最大程度地使患者得益于OLT。 |