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南京医科大学学报（自然科学版） 第44卷第8期
·1092 · Journal of Nanjing Medical University（Natural Sciences） 2024年8月

·临床研究·

aCHANGE模型：NAFLD人群显著肝纤维化风险的预测模型

方泽桂，董 莉，史陆宸，姜 楠，蒋龙凤，朱传龙，李 军 *
南京医科大学第一附属医院感染科，江苏 南京 211166

［摘 要］ 目的：针对非酒精性脂肪性肝病（non⁃alcoholic fatty liver disease，NAFLD）人群开发一个基于血清学标志物预测显
著肝纤维化的模型。方法：选择来自美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey，NHANES）数
据库的2 543例NAFLD患者，以7∶3的比例将人群随机分为训练集和内部验证集，采用SPSS 26.0对训练集和验证集的各项指
标进行卡方检验、单因素分析以及二元Logistic 回归分析（逐步分析），得到预测模型，再在R 4.3.1中进行模型的评价及验证。
结果：年龄、性别、臀围、铁蛋白、天门冬氨酸氨基转移酶（aspartate aminotransferase，AST）、γ⁃谷氨酰转移酶（gamma⁃glutamyl
transferase，GGT）、心脏代谢指数（cardiometabolic index，CMI）是 NAFLD 患者发生显著肝纤维化的独立危险因素；预测模型
aCHANGE在训练集和验证集都有良好的表现，其在训练集的受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线的曲
线下面积（area under curve，AUC）为0.775，在验证集的AUC为0.775，校准曲线、决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）结
果均良好。结论：aCHANGE模型有助于预测NAFLD患者出现肝脏显著纤维化的风险。
［关键词］ 非酒精性脂肪性肝病；显著肝纤维化；预测模型
［中图分类号］ R575.2 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 1007⁃4368（2024）08⁃1092⁃08
doi：10.7655/NYDXBNSN240250

aCHANGE model：a predictive model for the risk of significant liver fibrosis in NAFLD

FANG Zegui，DONG Li，SHI Luchen，JIANG Nan，JIANG Longfeng，ZHU Chuanlong，LI Jun *
Department of Infectious Diseases，the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University，Nanjing 211166，China

［Abstract］ Objective：To develop a predictive model for significant liver fibrosis based on serological markers in the population with
non⁃alcoholic fatty liver disease（NAFLD）. Methods：A total of 2 543 NAFLD patients from the he National Health and Nutrition
Examination Survey（NHANES）database in the United States were selected. These patients were randomly divided into a training set
and an internal validation set in a 7∶3 ratio. Chi⁃square tests，univariate analysis，and binary logistic regression analysis（stepwise）were
performed on both sets using SPSS 26.0，followed by model evaluation and validation in R 4.3.1. Results：Age，gender，hip
circumference，ferritin，aspartate aminotransferase（AST），gamma⁃glutamyl transferase（GGT），and cardiometabolic index（CMI）were
identified as independent risk factor for significant liver fibrosis in NAFLD patients，respectively the predictive model aCHANGE
demonstrated good performance in both the training and validation sets，with an area under the curve（AUC）of the receiver operating
characteristic（ROC）curve of 0.775 in both sets. The calibration curves and decision curve analysis（DCA）also showed good results.
Conclusion：The aCHANGE model is useful for predicting the risk of significant liver fibrosis in NAFLD patients.
［Key words］ non⁃alcoholic fatty liver disease；significant liver fibrosis；prediction model
［J Nanjing Med Univ，2024，44（08）：1092⁃1099］

非酒精性脂肪性肝病（non⁃alcoholic fatty liver 示，NAFLD 增加心血管疾病、心肌病、瓣膜钙化和
disease，NAFLD）是一种全球患病率约 30%的代谢 心律失常的风险，也与结直肠肿瘤的发生和转移
相关性肝病，与胰岛素抵抗和遗传因素密切相关， 相关 ［5⁃7］ 。目前尚无获批的特效治疗药物，只能通过
是肝硬化和肝细胞癌的主要原因之一 ［1-4］ 。研究显 改善生活方式和对症治疗进行干预。2020 年有专

［基金项目］ 国家自然科学基金（81871242） 家建议将 NAFLD 更名为代谢相关性脂肪性肝病
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通信作者（Corresponding author），E⁃mail：dr⁃lijun@vip.sina.com （metabolic dysfunction ⁃ associated steatotic liver dis⁃