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Vol. 124. Núm. 20.
Páginas 0-808 (Mayo 2005)
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Vol. 124. Núm. 20.
Páginas 0-808 (Mayo 2005)
DOI: 10.1157/13075845
Estudio comparativo de dos modelos que utilizan parámetros bioquímicos en el diagnóstico no invasivo de la fibrosis hepática en pacientes con hepatitis C
Comparative study of two models that use biochemical parameters for the non-invasive diagnosis of fibrosis in patients with hepatitis C
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Manuel Romero Gómeza, Marta Ramírez Martín del Campoa, M Ángeles Oterob, Mercedes Vallejoa, Raquel Corpasa, Víctor M Castellano-Megíasc
a Unidad de Hepatolog??a. Hospital Universitario de Valme. Sevilla.
b Centro de Salud Virgen de ??frica. Sevilla.
c Servicio de Patolog??a. Hospital Universitario de Valme. Sevilla. Espa??a.
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Fig. 1. Comparación de las curvas de capacidad diagnóstica mediante los modelos de Forns y APRI para confirmar fibrosis leve (F0-F1) frente a fibrosis significativa (F2-F3-F4). No se aprecian diferencias entre ambos (área bajo la curva: Forns, 0,77; APRI, 0,76; p = NS).
Fig. 2. Comparación de las curvas de capacidad diagnóstica de los modelos de Forns y APRI en la predicción de fibrosis F3-F4 frente a F0-F1-F2. El modelo de Forns es ligeramente superior al modelo APRI, pero sin significación clínica ni estadística (área bajo la curva: Forns, 0,84; APRI, 0,81; p = NS).
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Fundamento y objetivo: Recientemente se han desarrollado 2 modelos de cálculo de fibrosis utilizando parámetros bioquímicos analizados en la práctica habitual: a) las plaquetas, la gammaglutamiltranspeptidasa, el colesterol y la edad (índice Forns) y b) el cociente aspartatoaminotransferasa/plaquetas (APRI). El objetivo de nuestro estudio ha sido comparar la utilidad de ambos métodos no invasivos para detectar fibrosis leve (F0-F1) o fibrosis avanzada (F3-F4) en pacientes con hepatitis C crónica. Pacientes y método: Incluimos a 199 pacientes (117 varones y 82 mujeres) con hepatitis crónica C, con una edad media (desviación estándar) de 41 (11) años (extremos, 16-66). Un total de 108 pacientes (54,2%) eran de genotipo 1, 45 de genotipo no 1 (22,6%), y en 46 (23,1%) se desconocía el genotipo. La distribución de los pacientes según el estadio de fibrosis fue: leve (F0-F1) en 96 pacientes, F2 en 52 y avanzado (F3-F4) en 51. Calculamos el resultado del índice APRI y del índice de Forns. Resultados: Los pacientes infectados por el genotipo 1 eran mayores (media de 44 [11] frente a 36 [4,3] años; p = 0,001), presentaban valores más altos de colesterol (media de 179 [40] frente a 160 [42] mg/dl; p = 0,05) e inferiores de alaninaminotransferasa (media de 112 [86] frente a 169 [87] UI/l; p = 0,03). El modelo de Forns predijo fibrosis leve (F0-F1) en el 71,4% mientras que el modelo APRI lo consigue en un 72,7%. El modelo de Forns predice fibrosis avanzada en el 78,6% frente al 54,2% del modelo APRI. La capacidad predictiva de ambos modelos aumentó al analizar de forma separada el grupo de pacientes con hepatitis C de genotipo 1, sobre todo cuando se utilizaron de forma conjunta, demostrando una capacidad de predecir fibrosis leve (F0-F1) del 95,2% y de detectar fibrosis avanzada del 91,7%. Conclusiones: Los métodos bioquímicos no invasivos para la predicción de la fibrosis pueden ser muy útiles en la práctica clínica, sobre todo en el grupo de pacientes con hepatitis C genotipo 1, cuando se utilizan ambos modelos de forma conjunta.
Palabras clave:
Alaninaminotransferasa
Aspartatoaminotransferasa
Transaminasas
Plaquetas
Colesterol
Métodos no invasivos
Hepatitis C
Fibrosis
Gammaglutamiltranspeptidasa
Background and objective: Several models for the prediction of liver fibrosis have been developed which consist of the measurement of routine laboratory data: a) a model combining platelets, gamma-glutamil-transpeptidase, cholesterol and age (Forns model), and b) a model using an aspartate-aminotransferase to platelet ratio index (APRI). Our study was aimed to compare both non- invasive methods to predict mild fibrosis (F0-F1) or to confirm advanced fibrosis (F3, F4) in patients with chronic hepatitis C. Patients and method: We included 199 patients with chronic hepatitis. The average age (standard deviation) was 41 (11) years (16-66), and there were 117 men and 82 women. We found a genotype 1 in 108 patients (54.2%), 45 had a non-1 genotype (22.6%), and 46 (23.1%) had an unknown genotype. Mild fibrosis stage (F0-F1) was found in 96 patients, F2 in 52 and advanced fibrosis (F3-F4) in 51 patients. We calculated the APRI and the Forns's index. Results: Patients infected with genotype 1 were older (44 [11] vs 36 [4.3] years; p = 0.001), presented higher levels of cholesterol (179 [40] vs 160 [42] mg/dl; p = 0.05) and lower levels of alanine-aminotransferase (112 [86] vs 169 [87] IU/l; p = 0.03). The Forns's model predicted mild fibrosis (F0-F1) in 71.4% while the APRI model did it in 72.7%. The Forns's model confirmed advanced fibrosis in 78.6% against 54.2% from the APRI one. The predictive capacity in both models increased when analyzing patients with the genotype 1. Moreover, the predictive capacity of advanced fibrosis or exclusion of significant fibrosis reached more than 90% when both models were used together in patients with a genotype 1. Conclusions: Non-invasive methods for the prediction of liver fibrosis can be very useful in clinical practice, mainly in patients with genotype 1 when the two methods are used together.
Keywords:
Alanine-aminotransferase
Aspartate-aminotransferase
Transaminases
Platelets
Cholesterol
Non-invasive methods
Hepatitis C
Fibrosis
Gamma-glutamil-transpeptidase

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