Facteurs de risque et modèle de prédiction pour les issues hépatiques chez les patients âgés atteints de stéatopathie hépatique

Contexte : La stéatopathie hépatique (SLD) est très répandue chez les personnes âgées et peut évoluer vers une cirrhose et un carcinome hépatocellulaire. Cependant, les études longitudinales à grande échelle portant sur la prédiction des risques dans les populations âgées chinoises sont limitées.

Objectifs : L'objectif principal est d'identifier les facteurs de risque et de développer un modèle de prédiction pour la fibrose significative. Les objectifs secondaires incluent des modèles pour la fibrose avancée, la cirrhose, le carcinome hépatocellulaire, le décès lié au foie et les manifestations extrahépatiques (diabète de type 2, maladie rénale chronique, maladie cardiovasculaire), ainsi que la comparaison des résultats entre les sous-types de SLD (MASLD, MetALD, ALD).

Méthodes : Il s'agit d'une étude de cohorte rétrospective monocentrique utilisant les données de la cohorte de stéatopathie hépatique des personnes âgées de Nanjing (lancée en 2018). Environ 10 000 participants âgés de ≥60 ans avec une stéatose hépatique prouvée par imagerie ou biopsie seront inclus. Les données de base et de suivi annuel incluent les données démographiques, les facteurs de mode de vie (tabagisme, alcool, alimentation, activité physique), les mesures anthropométriques, les tests de laboratoire (glucose, lipides, fonction hépatique et rénale), l'échographie abdominale et l'utilisation de médicaments. Le critère de jugement principal est la fibrose significative (FIB-4 ≥2,67) ; les critères secondaires incluent la fibrose avancée, la cirrhose, le carcinome hépatocellulaire, le décès lié au foie et les manifestations extrahépatiques. La régression de Cox sera utilisée pour les analyses univariées et multivariées. Des algorithmes d'apprentissage automatique (forêt aléatoire, XGBoost, Cox-boost) seront appliqués pour développer des modèles de prédiction, avec une performance évaluée par des courbes ROC dépendantes du temps, des courbes d'étalonnage et une analyse de courbe de décision. Un modèle de risque concurrentiel prendra en compte le décès en tant qu'événement concurrent. L'étude a été approuvée par le comité d'éthique de l'hôpital affilié Nanjing Drum Tower de l'école de médecine de l'université de Nanjing.