普萘洛尔和卡维地洛降低肝静脉压力梯度疗效与影响因素分析

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1、万方数据References··-····················································································43Acknowledgement⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51万方数据山东大学硕士学位论文普萘洛尔和卡维地洛降低肝静脉压力梯度疗效及影响因素分析专业：临床医学(药学方向)硕士研究生：孙东杰导师：张春清教授中文摘要研究背景和目的肝硬化(HepaticCirrhosis)是多种因素长期或反复作用于

2、肝脏，形成的不可逆的弥漫性肝损害，其主要表现为肝功能损害和门静脉高压。门静脉高压症患者常常有食管胃底静脉曲张，而食管胃底静脉曲张患者有大出血风险，这一并发症将威胁生命。肝静脉压力梯度(HepaticVenousPressureGradient，HVPG)测定是公认判断门静脉高压的金标准。l临床上把肝静脉压力梯度(HVPG)>lOmmHg定义为临床门静脉高压(CSPH)。当门静脉压力梯度上升到12mmHg，会出现门静脉高压的并发症，包括门体静脉显露以及静脉曲张、食管胃底静脉曲张破裂引起的上消化道出血、门脉高压性胃病、腹水

3、、肾功能障碍、肝性脑病以及脾亢等。研究显示将肝静脉压力梯度(HVPG)降低到≤12mmHg或绝对值相对基线降低20％，将明显降低再出血的风险和死亡率，称之为药物“应答”。在临床实践中，肝静脉压力梯度(HVPG)相对基线下降超过10％但未达到20％，对于降低食管胃底静脉曲张患者再出血风险也有临床意义，称之为药物“部分应答”，而肝静脉压力梯度(HVPG)相对基线下降未达到10％的被称为药物“无应答”。非选择性B受体阻滞剂(NonSelectiveBetaBlocker，NSBB)是理想的降低门静脉压力药物。普萘洛尔是最常用

4、的非选择性B受体阻滞剂，然而只有1／3左右的患者服用普萘洛尔后达到血液学应答。而卡维地络是一种新型的非选择性B受体阻滞剂，它的急性反应效果已经被证明优于普萘洛尔，但长期疗效不确定。本文以肝硬化食管胃底静脉曲张患者为研究对象，以“应答"和“部分应答"作为评价指标，探讨卡维地洛和普萘洛尔降低HVPG疗效及影响因素。万方数据山东大学硕士学位论文研究方怯本研究选取我院2010年10月至2015年1月期间的87例确诊为肝硬化的患者。通过分析服用卡维地洛(12．5mg／片，一天一次，一次一片)和普萘洛尔(10mg／片，一天三次，一

5、次一片)前后HVPG的变化评估这两种药物降低HVPG疗效；通过分析“应答"组与“部分应答+无应答"组及“应答+部分应答”组与“无应答’’组服药前各项指标的不同研究影响NSBB降低肝静脉压力梯度的因素；通过对比服药前后各项指标变化，从而评估这两种药物的副作用。研究结果本研究共收集87例病例，其中56例患者服用卡维地洛后HVPG从14．45±5．17mmHg降至11．96-1-5．51mmHg(P(O．001)；31例服用普萘洛尔后HVPG从15．04+5．94mmttg降至13．01±6．52mmHg(P=-0．017)

6、，卡维地洛和普萘洛尔均能显著降低HVPG。卡维地洛组和普萘洛尔组在应答(P=O．958)、部分应答(P=O．801)及无应答(P=O．781)方面无统计学差异。在对卡维地洛和普萘洛尔的副作用研究中发现卡维地洛可显著降低心率(HeartRate，HR)(P=O．015)、肝静脉楔入压(WedgedHepaticVenousPressure，WHPG)(P=O．003)、血小板(Platelet，PLT)(卢O．021)等指标；普萘洛尔可改善凝血酶原时间(ProthrombinTime，PT)(P=O．020)、凝血酶原标

7、准化比率(NormalizedRatioofProthrombin，INR)(户O．002)等凝血功能指标。在对影响卡维地洛和普萘洛尔降低HVPG疗效的影响因素的研究中发现内镜下治疗(P=O．015)、白蛋白(Albumin，ALB)(P=O．021)在“应答+部分应答”组和“无应答"组之间有统计学差异：Child—pugh分级(计算凝血功能得分使用INR)(卢0．032)、白蛋白(户O．002)在“应答"组和“部分应答+无应答”组之间有统计学差异。而年龄(P=O．091)、Chiid—pugh(计算凝血功能得分使用P

8、T)分级(户0．082)、既往套扎史(户O．052)有影响这两种NSBB降低HVPG疗效的趋势。研究结论1、卡维地洛和普萘洛尔均能显著降低HVPG，二者在降低HVPG疗效上无显著差异。2、普萘洛尔可明显改善患者凝血酶原时间、凝血酶原标准化比率等凝血功能指标；服用卡维地洛可能会显著降低患者心率、肝静脉楔入压、血小板等万方数据山东大学