基于meta的分析与无创性诊断复方鳖甲软肝片抗肝纤维化疗效评价

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1、基于meta分析及无创性诊断的复方鳖甲软肝片抗肝纤维化的疗效评价于两要背景肝纤维化是各种原因引起的肝脏疾病发展至终末期肝病的中间环节和必经阶段，有效地阻止肝纤维化进展或最大程度地逆转肝硬化能够减少终末期肝病的发生，从而降低肝病相关的病死率。中医药在肝纤维化的治疗方面具有独特的优势，复方鳖甲软肝片是基于肝纤维化的中医辨证指导，以“软坚散结，化瘀解毒，益气养血"为治则，以抗纤维化为主要功效的中药复方。上市前的多中心临床对照试验以“晚期乙肝肝纤维化和早期乙肝肝硬化"为研究对象，在未给予抗病毒治疗的情况下，通过治疗前后肝组织学纤维化分期对比，证实该药具有明确的抗纤维化作用，且疗效

2、优于对照药物“和络舒肝片”。自核苷类药物用于乙肝的抗病毒治疗以来，大大降低了乙肝的慢性化进程，大量的研究证实有效的抗病毒治疗能够在某种程度上阻止或逆转肝纤维化。在这样的背景下，为最大限度地节约资源，优化中西医结合治疗方案，需要重新对复方鳖甲软肝片抗肝纤维化的疗效进行评价。尽管目前已有抗病毒治疗基础上使用复方鳖甲软肝片的临床研究报道，但仍存在些许不足，主要表现在：l、根据不同纤维化程度分层研究的临床随机对照试验较少，证据级别较高的系统评价比较缺乏；2、疗效评价指标多使用肝纤维化四项、肝功等与炎症密切相关的指标，缺少肝组织病理或与肝组织程度高度相关的无创性评价指标，由于肝组织

3、活检存在创伤性、取样误差、费用昂贵、不易重复等缺点，无创性肝纤维化诊断及评价方法的建立和使用显得尤为迫切。近年来，此方面已经取得较大的进展，如瞬时弹性检测及各种无创性诊断模型的应用，但尚缺少更严谨的评价及应用。基于此，本课题首先从循证医学的角度对现有的“抗病毒治疗基础上使用复方鳖甲软肝片的随机对照试验”进行了meta分析，再以肝组织纤维化程度作为标准，对目前常用的几种无创性肝纤维化诊断方法进行相关回归分析，找出与肝组织程度高度相关的无创性诊断方法，在此基础上，将其作为主要疗效评价指标，设计临床随机对照试验，进一步对复方鳖甲软肝片进行疗效评价。目的1、对目前在抗病毒治疗基础

4、上使用复方鳖甲软肝片抗乙肝肝纤维化方面的临床随机对照试验进行meta分析，探讨复方鳖甲软肝片抗肝纤维化的临床疗效。2、通过分析目前常用的无创性诊断方法与肝组织纤维化程度之间的相关性，寻找与肝纤维化程度高度相关、能够有效诊断和预测肝纤维化的诊断方法，作为疗效评价指标。3、设计临床随机对照试验，研究在恩替卡韦抗病毒治疗基础上，复方鳖甲软第二军医大学博士学位论文肝片治疗后对不同程度的纤维化即慢性乙型肝炎和代偿期肝硬化，在不同时间节点的疗效。方法1、从循证医学的角度，纳入“以慢性乙肝及乙肝肝硬化为研究对象，对照组口服核苷类药物抗病毒，试验组加用复方鳖甲软肝片抗纤维化治疗”的临床随

5、机试验，使用Revman软件对文献中涉及的肝纤维化四项及HBVDNA和HBeAg阴转率进行meta分析。2、以肝组织学病理分级作为金标准，利用相关分析及多重线性回归分析的统计学方法，分析瞬时弹性成像检测(transientelastography,TE即FibroScan)、APRI预测模型、肝纤维化四项及其他临床常规检测指标与肝组织学纤维化之间的相关关系，建立各指标与纤维化程度之间的线性回归方程；利用受试者工作曲线下面积来验证高度相关的无创性诊断方法对肝脏纤维化程度诊断的准确性。3、以“有肝纤维化表现的慢性乙肝(CHB组)及代偿期乙肝肝硬化(LC组)患者”为研究对象，开

6、展前瞻性随机对照试验研究，对照组仅使用恩替卡韦抗病毒治疗，试验组除使用恩替卡韦抗病毒治疗外，还联合使用复方鳖甲软肝片抗纤维化治疗，观察时间节点为6月和12月，主要疗效评价指标选用FibroScan结果FS和APRI，比较试验组和对照组治疗后各指标的变化情况及各组自身治疗前后各指标的变化情况，以判断抗病毒基础上加用复方鳖甲软肝片治疗的优势，同时对肝功、纤维化四项、HBVDNA、HBeAg阴转率进行比较。试验组与对照组之间计数资料的比较使用组间￡检验，组内前后比较使用配对芒检验的统计分析方法；计数资料的比较使用f检验。结果1、Meta分析结果提示：以CHB及LC患者为研究对象

7、，复方鳖甲软肝片治疗后，在肝纤维化四项方面，降低CHB及LC患者的HA、LN、PCIII优于对照组，在降低LC患者的IV．C方面优于对照组；复方鳖甲软肝片在CHB患者的HBVDNA及HBeAg阴转方面与核苷类药物可能有协同作用。2、无创性肝纤维化诊断方法探索(1)以纤维化病理分期“S"为标准，相关分析结果提示：ALB、CHE、LDLC、PLT与S呈负相关，ALT、AST、DBIL、Y—GT、TBA、PT、FS、APRI、HA、LN、IV．C、PCIII与S呈正相关，其中，FS与S的相关系数最大(r=O．67)。多重线性回归分析