超声引导衰减参数成像评估肝脂肪变性及其对心血管疾病风险的预测价值

目的探讨超声引导衰减参数成像(UGAP)技术评估非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)的相关影响因素及临床适用性,评估NAFLD患者并发心血管疾病(CVD)预测模型的应用价值。方法纳入2022年11月至2023年11月于哈尔滨医科大学第一附属医院行二维超声及UGAP检查的NAFLD患者204例,另选取同期健康者73例作为对照组。受试者进行二维超声检查对肝脂肪变性程度进行评价,分为S0~S3级,所有受试者进行UGAP检查获取UGAP值。基于是否并发CVD事件,将NAFLD患者进一步分为并发CVD组83例与未并发CVD组121例。比较S0~S3组间UGAP值的差异,应用单因素和多因素线性回归分析影响UGAP值的独立影响因素。采用Spearman相关评估UGAP值与肝脂肪变性程度之间的相关性。使用组内相关系数(ICC)评估不同操作者之间测量结果的一致性。采用Logistic回归和Nomogram模型分析NAFLD患者并发CVD的危险因素,并应用ROC曲线及校正曲线评估该模型的临床效能。结果277例受试者中,S0组73例(健康对照组),S1~S3组分别为83、86、35例。UGAP值在S0~S3各组间的差异存在统计学意义(H=236.35,P<0.001)。多因素线性回归分析表明,体质量指数(BMI)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)及肝脂肪变性程度是UGAP的独立影响因素(P均<0.05)。UGAP值操作者间的ICC为0.977(95%CI:0.972~0.982,P<0.001)。Logistic回归分析表明,年龄、BMI、UGAP值为NAFLD患者并发CVD的独立影响因素(P均<0.05),构建的Nomogram模型的ROC曲线下面积为0.948(95%CI:0.920~0.977,P<0.001)。校准曲线表明,模型的实际预测性能与理想预测性能接近。结论UGAP值与BMI、血脂水平、肝脂肪变性程度密切相关,且操作者间可重复性好;基于年龄、BMI及UGAP值构建的Nomogram模型可直观地评价NAFLD患者并发CVD的风险。UGAP技术可为评估脂肪肝及其严重程度、预测CVD发生风险提供可靠依据。