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预测慢加急性肝衰竭发生的预警指标研究及预警模型建立的综述报告
慢加急性肝衰竭（subacuteliverfailure，SALF）是指在急性肝衰竭（acuteliverfailure，ALF）的基础上，病程延长而出现的肝功能严重障碍，常伴随并发症，如感染、肝肾综合征等，预后差，病死率高。因此，预测SALF发生为早期干预提供了重要的临床意义。本文将对SALF预警指标的研究及预警模型的建立进行综述。
一、预警指标
1.代谢指标
葡萄糖、尿素、血氨等代谢指标在SALF的早期预警中发挥了重要作用。研究表明，尿素、血氨水平升高，且尿素/肌酐比值降低是SALF预警的指标之一。此外，随着肝脏功能的恶化，葡萄糖水平逐渐降低，低血糖、乳酸酸中毒的出现也是SALF的预警指标之一。
2.血清标志物
临床上，血清谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）、胆红素（TB）等生化指标是最常用的肝功能检查指标。研究表明，SALF患者的ALT和AST水平升高，而TB水平显著增加，是SALF预警的主要指标。此外，研究还发现，临床应用的MELD-Na评分（包括肝功能、肾功能、纠正血钠浓度）也是预测SALF的指标之一。
3.凝血功能指标
血液凝固功能在SALF患者中常出现异常，快速评估凝血功能是否存在异常也是预测SALF的指标之一。其中，为国内外公认的凝血功能评价指标，常用于评估外科手术、创伤、消化道出血等病情，此外，纤维蛋白原、D-二聚体、凝血酶原时间等检测指标也可以用于预测SALF患者的病情。
二、预警模型
预测模型的建立可以通过机器学习、人工神经网络、逻辑回归等方法实现。研究表明，通过使用预测模型可以提高SALF预测的准确性。其中，有研究使用XGBoost算法构建了预测SALF的模型，使用该模型对SALF的预警可以提前24~48小时，预测准确率达到85%以上；同时，研究还表明，使用集成方法可以提高预测模型的预测准确性，可以导致更好的预测性能。
结论
预测SALF发生是早期干预的重要措施之一，当前的研究表明，代谢指标、血清标志物、凝血功能指标等可以用于SALF的预测，同时，通过机器学习、人工神经网络等方法构建的预测模型，可以提高预测的准确性，为早期干预提供了基础。需要注意的是，SALF的预测模型建立还需要进行深入的研究，并且应结合临床表现、肝源性脑病等多种指标进行综合判断。