J Clin Oncol 2010 April; DOI: 10.1200/JCO.2009.27.4456
来自REVEAL-HBV的又一个研究结果。为什么是“又”，REVEAL是什么东东，请参考前面的一篇日志：小三阳病人同样危险。慢性乙肝病毒感染是东亚（除了日本）肝癌发病的主要危险因素，但对于具体的某一名乙肝患者则很难给出数年后罹患肝癌的几率。这个研究需要解决的就是这个问题。
研究对象是一组4115名未罹患肝癌的HBV感染者（血清HBsAg阳性），因为其中502名患者的标本量不被剔出本研究，剩下的患者根据2:1的比例分成模型的生成组和验证组。基于一番折腾，找出一组风险指标，这些指标限于临床常见病史资料，再根据各个风险指标的权重赋予其一定的分值，从而形成风险评估模型。慢性乙肝患者肝癌风险指标包括：性别，年龄，肝癌家族史，饮酒习惯，血清ALT，HBV感染状态（HBeAg、HBV DNA水平和HBV的基因型，以及可能的组合）。因为年龄是一个肝癌发病的危险因素，作者以年龄为参照，年龄每增加5岁，风险评分定为1，其他变量的分值则根据其回归系数与年龄增加5的相对值取整而定。具体的分析方式需要参见原文。
因为不同地区的临床实践和经济水平等因素存在不同，作者弄出了3个模型，这3个模型纳入的变量大多数变量是一致的，不同只是HBV的感染状态的3种评估方式不同，或者仅纳入单个变量，如最常用的HBeAg，或者把3种评估方式做综合考虑。因为在某些国家和地区HBV DNA和HBV基因型的检测不是临床常规，我也未见过在天朝常规检查病毒基因型的单位。模型的具体组成及图形就不贴图了，请直接参考我的Google Docs共享，在此不再累述。
传统的风险评估模型多为计算式的，临床使用不便，而讲模型图形化则可以减少这个麻烦。在该杂志的另一期上，也有作者使用图形化的模型评估转移性乳腺癌发生脑转移的风险（J Clin Oncol 2010:2032）。相较而言，后者的图形化更为彻底，直接读图，就可以方便的查到病人评分，并根据评分查到脑转移的风险值。在我觉得图形化其实还不够，如果能一道开发出软件（类似于palm上的medcalc）或者卡尺，根据数个临床指标快速读出风险值，省去计算评分的烦人过程，那才是终极选择。
