Maksa- ja pernan mikrokiertoanalyysi korkean riskin variseerien seulonnassa hepatiitti B -peräisessä kirsessä sairastavilla potilailla

Tämä retrospektiivinen kohorttitutkimus pyrkii arvioimaan, voivatko maksan ja pernan intravokseliset epäkoherentit liike (IVIM) -diffuusiopainotetun magneettikuvauksen parametrit tunnistaa ja "sulkea pois" korkean riskin ruokatorven ja mahalaukun varikosit (HRV) ei-invasiivisesti potilailla, joilla on kroonisen hepatiitti B -viruksen (HBV) aiheuttama sirroosi tai edistynyt krooninen maksasairaus. Tutkimus perustuu Pekingin ystävyyssairaalan kaikkien tautien alustaan ja sisältää peräkkäiset kelpoiset potilaat aina 31. lokakuuta 2025 asti. Potilaat, jotka ovat käyneet sekä yläruoansulatuskanavan endoskopiassa että vatsan magneettikuvauksessa IVIM-sekvensseinä 6 kuukauden sisällä, sisällytetään. Endoskooppiset löydökset toimivat vertailustandardina, ja osallistujat luokitellaan HRV- ja ei-HRV-ryhmiin (HRV:n määritelmä noudattaa rekisteröityjä tulostekijöitä).

Kuvan hankinta, parametrien eristäminen ja laadunvalvonta

IVIM-analyysi suoritetaan käyttämällä moniarvoista diffuusiopainotettua kuvantamistietoa ja sovittamalla kaksieksponentiaaliseen malliin erottaakseen todellinen molekyylidiffuusio mikrokiertoperfuusioefekteistä. Kvantitatiiviset parametrit johdetaan sekä maksasta että pernasta, mukaan lukien D (todellinen diffuusiokerroin), D* (pseudodiffuusiokerroin, joka heijastaa perfuusioon liittyviä komponentteja), f (perfuusiofraktio) ja ADC (näennäinen diffuusiokerroin). Kohdenäytepohjaisten verisuonten, sappitiehien ja ilmeisten artefaktien vaikutuksen minimoimiseksi parametrien sovituksessa parametrien eristäminen suoritetaan vasta kuvanlaadun arvioinnin jälkeen. Sekvenssit, joissa epäillään olevan artefakteja tai merkittävää vääristymää, suljetaan pois tai merkitään varmistaakseen tietojen luotettavuuden. Maksan ja pernan IVIM-parametrit toimivat keskeisinä riippumattomina muuttujina myöhempää diagnostista suorituskykyä ja mallin kehitystä varten.

Vertailuindeksit, kliiniset muuttujat ja kerrostetut analyysit

Yleisesti käytetyt ei-invasiiviset indeksit, mukaan lukien Baveno VI -kriteerit, FIB-4 ja APRI (laskettu rutiinilaboratorio- ja kliinisistä tiedoista), sisällytetään vertailuindekseinä. Lisäkovariaatteihin kuuluvat demografiset ominaisuudet, täydellinen verenkuva, hyytymisprofiili, maksatoimintatestit ja maksan jäykkyyden mittaaminen (LSM), kun saatavilla. Näitä muuttujia käytetään perusominaisuuksien kuvaamiseen, mahdollisten sekoittavien tekijöiden hallintaan ja yhdistettyjen ennustemallien rakentamiseen. Binäärisen HRV-tuloksen lisäksi tutkitaan IVIM-parametrien ja varikositeiden vakavuusluokituksen sekä keskeisten kliinisten indikaattoreiden välisiä yhteyksiä. Ennalta määritellyt alaryhmäanalyysit suoritetaan arvioimaan IVIM:n diagnostista johdonmukaisuutta ja robustisuutta eri kliinisissä alaryhmissä.

Tilastollinen analyysi, mallin kehitys ja "sulkemis pois" -strategian arviointi

Jatkuvat muuttujat ilmaistaan keskiarvona ± keskihajontana tai mediaanina (kvartiiliväli) normaalijakauman testauksen jälkeen, ja luokittelu muuttujat esitetään frekvensseinä ja prosentteina. Ryhmien välisiä vertailuja suoritetaan käyttämällä riippumattomia otoksia t-testiä tai Mann-Whitneyn U-testiä tietojen jakautumisen mukaan, kun taas luokittelu muuttujia verrataan käyttämällä khiin neliö -testiä tai Fisherin tarkkaa testiä. Yksittäisten maksan ja pernan IVIM-parametrien ja niiden yhdistelmien diagnostinen suorituskyky HRV:lle arvioidaan ensin käyttämällä vastaanottajan toimintaluokan (ROC) käyriä ja käyrän alla olevaa pinta-alaa (AUC). AUC-arvoja verrataan ei-invasiivisten indeksien (Baveno VI, FIB-4 ja APRI) arvoihin käyttämällä DeLong-testiä.

Tämän jälkeen rakennetaan monimuuttujainen logistinen regressiomalli kehittääkseen IVIM-pohjaisen yhdistetyn ennustemallin. Kliinisesti sovellettavan "sulkemis pois" -strategian tukemiseksi mallin suorituskykyä arvioidaan ennalta määritellyllä herkkyyskynnyksellä ≥95 %, ja mahdollisesti vältyttyjen endoskooppisten tutkimusten ja ohitettujen HRV-tapausten osuudet lasketaan eri ehdokasmalleille tasapainottaakseen kliinistä hyötyä ja turvallisuutta. Sisäinen validointi suoritetaan käyttämällä bootstrap-uudelleenotantaa (B = 1000) saadakseen harhaan korjatut AUC-arvot ja arvioidakseen mallin vakautta. Korrelaatioanalyysit suoritetaan tutkiakseen IVIM-parametrien ja varikositeiden luokituksen, verihiutaleiden lukumäärän, LSM:n, FIB-4:n ja APRI:n välisiä suhteita. Kaikki tilastolliset testit ovat kaksisuuntaisia, ja P < 0,05 katsotaan tilastollisesti merkitseväksi.