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J-GLOBAL ID：201802255680285178   整理番号：18A1157046

末期肝疾患モデル連合血清ナトリウム(MELD-Na)スコアによる重症肝炎肝移植術後の合併症レベルの予測【JST・京大機械翻訳】

The value of MELD-Na score in predicting complication severity grades after orthotopic liver transplantation for severe hepatitis

著者 (11件)： Zhang Qikun (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Wang Menglong (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Lu Shichun (中国人民解放軍総医院肝胆外科) ,  Wu Jushan (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Guo Qingliang (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Lin Dongdong (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Zhang Zhen (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Zhang Haitao (100069,首都医科大学附属北京佑安医院普外科) ,  Liu Jinning (100069,首都医科大学附属北京佑安医院外科ICU) ,  Wang Xin (100069,首都医科大学附属北京佑安医院外科ICU) ,  Wang Lu (100069,首都医科大学附属北京佑安医院外科ICU)
資料名： Zhonghua Gandan Waike Zazhi  (Zhonghua Gandan Waike Zazhi)
巻： 23  号： 12  ページ： 793-798  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2791A  ISSN： 1007-8118  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】重症肝炎の術後の合併症の予測における血清ナトリウム(MELD-Na)と併用する術前の末期肝疾患モデルの価値を調査する。【方法】2004年8月から2014年9月までの重症肝炎患者159例の臨床データを遡及的に分析した。Accordion分類システムを応用し,移植術後の合併症を等級分けし,1級-軽度,2級-中度,3級から5級-重度,6級-死亡。受信者動作特性曲線(ROC)及び曲線下面積(AUC)により、MELD-Naスコアが肝移植術後の重度合併症及び死亡の予測価値を分析した。相関分析と多変量解析により,MLED-Naスコアと重症肝炎肝移植後の異なるグレードの合併症の関係を検討した。結果:重症肝炎肝移植術後の各級合併症の発生率はそれぞれ:2級43例(27.0%,MELD-Na採点27.3±7.4),3級41例(25.8%,MELD-Na採点32.7±12.4)。4級31例(19.5%,MELD-Na採点34.3±12.1),5級9例(5.7%,MELD-Na採点30.7±12.3)。MELD-Naによる肝移植後の重度の合併症と死亡のAUCはそれぞれ0.631(P<0.05;95%CI,0.5330.728),0.670(P<0.05;95%CI,0.5740.766)のSpearman相関分析は,MELD-Naスコアが肝移植後の合併症の重症度と有意に相関することを示した(相関係数0。MELD-Naスコア≧25は,肝移植後の重症合併症の危険因子であった(P<0.05,OR=4.35)。MELD-Na≧35は,術後死亡の危険因子であった(P<0.01,HR=4.72)。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： レイティング ,  *予測 ,  危険因子 ,  相関係数 ,  *肝臓移植 ,  患者 ,  多変量解析 ,  *肝炎
準シソーラス用語： 重症度 ,  相関分析 ,  ROC曲線 ,  臨床データ ,  *重症 ,  *スコア ,  末期肝疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MELD-Na score ,  Severe hepatitis ,  Liver transplantation ,  Accordion severity grading system ,  Complication

分類 (1件)： 消化器疾患の外科療法  (GH05030R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 末期肝疾患 ,  モデル ,  血清ナトリウム ,  スコア ,  重症 ,  肝炎 ,  肝移植 ,  合併症 ,  予測