MELD评分系统的应用及不足
从统计学上来看,MELD评分公式是将TBiL、Cr、INR等指标分别取自然对数进行正态化,然后进行Cox比例风险回归或单因素分析,筛选出影响力较大的因子引入多元线性回归分析,最终构建出线性回归方程。但人的疾病是错综复杂的,大多数情况下简单的线性回归并不能满足要求。疾病的各观察指标之间常常会有相关性,这就造成了变量间的共线性问题。在构建线性回归方程时,一般需要把两个相关性较大的变量人为剔除一个,以免相互影响。但这样同时也丢失了此变量的其他重要信息。所以线性回归方程在解决多因素的复杂问题上总是不能尽如人意。解决方法可以采用更为复杂的数学模型,也可以将待评价的目标群进一步分层,分别构建不同的回归方程来适用于不同的情况。但这两种解决方法所面临的最大问题是所需样本量太大,一般科研机构无法完成。因此,构建大型的信息网络,按照统一标准收集相关数据,进行汇总分析,将是构建此类预测模型的方向。
综上所述,虽然MELD评分系统存在着诸多不足,但它仍是目前最有效的终末期肝病模型之一,在评价肝病严重程度、判断预后方面有重要的临床价值。
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