Определение приоритетности в выборе пациентов из листа ожидания для трансплантации печени

Цель. Определить пороговое значение показателя MELD при оценке приоритетности выбора пациентов в качестве кандидатов на трансплантацию печени. Материалы и методы. Проведено когортное исследование 350 пациентов, находившихся в листе ожидания трансплантации печени в период с 2015-го по 2020 г. Результаты. Для определения независимых предикторов смертности пациентов в листе ожидания трансплантации печени использовалась логистическая регрессионная модель. Значимыми предикторами смертного исхода стали показатели MELD и альбумина плазмы крови при включении в лист ожидания (р = 0,001 и р = 0,004 соответственно). Предсказательная ценность выявленных предикторов была подтверждена с помощью ROC-анализа (Receiver Operating Characteristic). Площадь под ROC-кривой (Area Under Curve – AUC) для показателя MELD оказалась равной 0,883 [95% доверительный интервал (ДИ) 0,828–0,939; p < 0,001]. AUC ROC для показателя альбумина оказалась равной 0,841 [95% ДИ 0,775–0,907; p < 0,001]. Отношение шансов для развития смертного исхода при условии, если показатель MELD при включении в лист ожидания ≥25, оказалось равным 3,778, 95% ДИ (1,619–7,765). Отношение шансов для развития смертного исхода при условии, если концентрация альбумина плазмы крови при включении в лист ожидания ≤30,1 г/л, оказалось равным 2,979 (95% ДИ 1,63–5,95). При пороговом значении MELD, равном 25 баллам, имелись значимые различия между выживаемостью пациентов при сравнении когорт пациентов с показателями MELD ≥25 и MELD ≤25 (Log-rank, р < 0,0001). Заключение. Исследование подтвердило высокую предсказательную способность модели MELD при определении приоритетности пациентов в листе ожидания для выполнения трансплантации печени. Определено пороговое значение этого показателя, предикторы смертного исхода, показаны значимые различия между выживаемостью пациентов при сравнении когорт пациентов с показателями MELD ≥25 и MELD ≤25.

1. Starzl TE, Marchioro TL, Vonkaulla KN et al. Homotransplantation of the liver in humans. Surg Gynecol Obstet. 1963; 117: 659–676.

2. Lee J, Lee JG, Jung I et al. Advisory Committee on Improving Liver Allocation. Development of a Korean Liver Allocation System using Model for End Stage Liver Disease Scores: A Nationwide, Multicenter study. Sci Rep. 2019; 16; 9 (1): 7495. doi: 10.1038/s41598-019-43965-2.

3. Rapport médical et scientifique de l’Agence de la biomédecine 2017 n.d. https://www.agence-biomedecine.fr/Le-rapport-annuel-medical-et?lang=fr.

4. Organ Procurement and Allocation Transplant Network. National Data. Overall by Organ. Current U.S. Waiting List. Based on OPTN data as of December 7, 2017. https://optn.transplant.hrsa.gov/data/view-data-reports/national-data/#.

5. Organ Procurement and Allocation Transplant Network. National Data. Transplants by Donor Type. U.S. Transplants Performed January 1, 1988 – October 31, 2017. Based on OPTN data as of December 7, 2017. https://optn.transplant.hrsa.gov/data/viewdata-reports/national-data/#.

6. Готье СВ, Хомяков СМ. Донорство и трансплантация органов в Российской Федерации в 2018 году. XI сообщение регистра Российского трансплантологического общества. Вестник трансплантологии и искусственных органов. 2019; 21 (3): 7–32. doi: 10.15825/1995-1191-2019-3-7-32.

7. United Network for Organ Sharing / Organ Procurement and Transplantation Network Standard Transplant Analysis and Research Database; 2017. http://optn.transplant.hrsa.gov/data/about/OPTNDatabase.asp.

8. Merion RM, Schaubel DE, Dykstra DM et al. The survival benefit of liver transplantation. Am J Transplant. 2005; 5 (2): 307–313.

9. Kim WR, Lake JR, Smith JM et al. OPTN/SRTR 2013 Annual Data Report: liver. Am J Transplant. 2015; 15 Suppl 2: 1–28.

10. Freeman RB, Wiesner RH, Edwards E et al. Results of the first year of the new liver allocation plan. Liver Transpl. 2004; 10 (1): 7–15.

11. Beal EW, Akateh C, Tumin D et al. Defining a Liver Transplant Benefit Threshold for the Model for End-Stage Liver Disease-Sodium Score. Exp Clin Transplant. 2019 May 2. doi: 10.6002/ect.2018.0346. [Epub ahead of print] PubMed PMID: 31050611.

12. Malinchoc M, Kamath PS, Gordon FD et al. A model to predict poor survival in patients undergoing transjugular intrahepatic portosystemic shunts. Hepatology. 2000; 31 (4): 864–871.

13. Kamath PS, Wiesner RH, Malinchoc M et al. A model to predict survival in patients with end-stage liver disease. Hepatology. 2001; 33 (2): 464–470.

14. Wiesner R, Edwards E, Freeman R et al. Model for end-stage liver disease (MELD) and allocation of donor livers. Gastroenterology. 2003; 124 (1): 91–96.

15. Leise MD, Kim WR, Kremers WK, Larson JJ et al. A revised model for end-stage liver disease optimizes prediction of mortality among patients awaiting liver transplantation. Gastroenterology. 2011; 140: 1952–1960.

16. Коробка ВЛ, Шаповалов АМ, Данильчук ОЯ, Коробка РВ. Способ хирургического лечения и профилактики рецидива кровотечений при варикозном расширении вен пищевода и кардиального отдела желудка. Патент РФ № 2412657. http://www.freepatent.ru/images/patents/48/2412657/patent-2412657.pdf.

17. Aravinthan AD, Barbas AS, Doyle AC et al. Characteristics of liver transplant candidates delisted following recompensation and predictors of such delisting in alcoholrelated liver disease: a case-control study. Transpl Int. 2017; 30: 1140–1149. https://doi.org/10.1111/tri.13008.

18. Zweig MH, Campbell G. Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine. Clinical Chemistry. 1993; 39: 561–577.

19. GBD 2017 Cirrhosis Collaborators. The global, regional, and national burden of cirrhosis by cause in 195 countries and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020; 5 (3): 245–266. doi: 10.1016/S2468-1253(19)30349-8.

20. Christensen E. Prognostic models including the Child-Pugh MELD and Mayo risk scores-where are we and where should we go? J Hepatol. 2004; 41: 344–350.

21. Perricone G, Duvoux C, Berenguer M et al. Delisting HCV-infected liver transplant candidates who improved after viral eradication: Outcome 2 years after delisting. Liver Int. 2018; 38: 2170–2177.

22. de Franchis R. Baveno VI Faculty. Expanding consensus in portal hypertension: Report of the Baveno VI Consensus Workshop: Stratifying risk and individualizing care for portal hypertension. J Hepatol. 2015; 63: 743–752. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2015.05.022.

23. Carbonell N, Pauwels A, Serfaty L et al. Improved survival after variceal bleeding in patients with cirrhosis over the past two decades. Hepatol Baltim Md. 2004; 40: 652–659. https://doi.org/10.1002/hep.20339.

24. Galbois A, Aegerter P, Martel-Samb P et al. Improved prognosis of septic shock in patients with cirrhosis: a multicenter study. Crit Care Med. 2014; 42: 1666–1675.

25. Roberts S, Gordon A, McLean C et al. Effect of sustained viral response on hepatic venous pressure gradient in hepatitis C-related cirrhosis. Clin Gastroenterol Hepatol. 2007; 5: 932–937.

26. Belli LS, Berenguer M, Cortesi PA et al. Delisting of liver transplant candidates with chronic hepatitis C after viral eradication: A European study. J Hepatol. 2016; 65: 524–531.

27. Pugh R, Murray-Lyon I, Dawson J. Transsection of the oesophagus for bleeding oesophageal varices. Br J Surg. 1973; 60: 646–649.

28. Durand F, Valla D. Assessment of the prognosis of cirrhosis: Child-Pugh versus MELD. J Hepatol. 2005; 42 (Suppl): S100–S107.

29. Freeman RB, Wiesner RH, Edwards E et al. Results of the first year of the new liver allocation plan. Liver Transpl. 2004; 10: 7–15.

30. Lai JC, Covinsky KE, Hayssen H et al. Clinician assessments of health status predict mortality in patients with end-stage liver disease awaiting liver transplantation. Liver Int. 2015; 35 (9): 2167–2173. doi: 10.1111/liv.12792.

31. Massie AB, Segev DL. MELD trajectory prior to death on the liver transplant waitlist. American journal of transplantation. 2013; 13: 89–90.

32. Samuel D, Coilly A. Management of patients with liver diseases on the waiting list for transplantation: a major impact to the success of liver transplantation. BMC Med. 2018; 16: 113.

33. Northup PG, Intagliata NM et al. Mortality on the liver transplant waiting list: unintended policy consequences and model for end stage liver disease (MELD) inflation. Hepatology. 2015; 61: 285–291.

34. Su F, Yu L, Berry K et al. Aging of liver transplant registrants and recipients: trends and impact on waitlist outcomes, posttransplantation outcomes, and transplantrelated survival benefit. Gastroenterology. 2016; 150 (2): 441–453.

35. Schaubel DE, Sima CS, Goodrich NP et al. The survival benefit of deceased donor liver transplantation as a function of candidate disease severity and donor quality. Am J Transplant. 2008; 8 (2): 419–425.

36. Feng S, Goodrich NP, Bragg-Gresham JL et al. Characteristics associated with liver graft failure: the concept of a donor risk index. Am J Transplant. 2006; 6 (4): 783–790.