Resumen de Utilidad práctica de los índices no invasivos en la esteatosis hepática metabólica

Carla Tafur Sánchez, Miguel Durà Gil, Andrea Alemán Domínguez del Río, Celia María Hernández Pérez, Natalia Mora Cuadrado, Sara Gómez de la Cuesta, D. Primo, Daniel Antonio de Luis Román, Rocío Aller de la Fuente

• español

  Antecedentes La esteatosis hepática metabólica (EHmet) es la causa más frecuente de hepatopatía crónica en nuestro medio. El «gold standard» para su diagnóstico sigue siendo la biopsia hepática, pero es una técnica invasiva, no exenta de riesgos, con gran variabilidad interobservador por lo que son necesarios métodos no invasivos de diagnóstico.

  Objetivo Determinar la exactitud diagnóstica de índices no invasivos basados en datos clínicos y analíticos comparada con la biopsia hepática, y analizar la concordancia de estos entre sí en la cohorte global y en subpoblaciones de riesgo de EHmet.

  Métodos Estudio observacional prospectivo de 245 pacientes entre 19 y 80 años diagnosticados de EHmet mediante biopsia hepática. Se calcularon índices de esteatosis: Fatty Liver Index (FLI), Liver Accumulation Product (LAP), Hepatitis Score Index HSI) y de fibrosis: Non alcoholic fatty liver disease (NAFLD) fibrosis score, índice fibrosis-4 (FIB-4)y Hepamet Fibrosis Score (HFS).

  Resultados Los índices no invasivos de esteatosis demostraron alta sensibilidad y los de fibrosis alta especificidad. Para valorar esteatosis el FLI fue el índice más sensible en todas las subpoblaciones (89-97%) excepto en mujeres. Para valorar fibrosis el HFS ofrece máxima sensibilidad en diabéticos (86,7%) y es el índice con mayor valor predictivo negativo en global. las curvas COR para índices no invasivos en esteatosis y fibrosis comparado con biopsia hepática mostraron mayores áreas bajo la curva para los índices de fibrosis, siendo el NFS y HFS los que ofrecen mayor exactitud diagnóstica (área> 0,8, p<0,05). Además, en población diabética el HFS ofrece alta sensibilidad diagnóstica.

  Conclusiones Los índices no invasivos de esteatosis son más sensibles y los de fibrosis más específicos comparados con la biopsia hepática. El NFS y el HFS, los que ofrecen mayor exactitud diagnóstica, siendo el HFS el que presenta mayor valor predictivo negativo

• English

  Background Metabolic hepatic steatosis (metHS) is the most frequent cause of chronic liver disease in our environment. The “gold standard” for its diagnosis continues to be liver biopsy, but this is an invasive technique, is not risk-free, and has great interobserver variability, so noninvasive diagnostic methods are necessary.

  Objective To determine the diagnostic accuracy of non-invasive methods based on clinical and analytical data compared to liver biopsy, and to analyse their concordance with each other in the overall cohort and in subpopulations at risk of metHS.

  Methods Prospective observational study of 245 patients aged 19 to 80 years diagnosed with metHS by liver biopsy. Steatosis índices were calculated: FLI (Fatty Liver Index), LAP (Liver Accumulation Product), HSI-(Hepatitis Score Index) and fibrosis índices: Non-alcoholic fatty liver disease fibrosis score (NFS), fibrosis-4 index (FIB-4) and Hepamet Fibrosis Score (HFS).

  Results The non-invasive steatosis índices showed high sensitivity, and those of fibrosis, high specificity. To assess steatosis, FLI was the most sensitive index in all subpopulations (89-97%), except in women. To assess fibrosis, HFS offers maximum sensitivity in diabetics (86.7%) and is the index with the highest negative predictive value overall. The COR curves for non-invasive índices in steatosis and fibrosis compared to liver biopsy showed greater areas under the curve for the fibrosis índices, with NFS and HFS offering greater diagnostic accuracy (area>0.8, P<.05). HFS also offers high diagnostic sensitivity in the diabetic population.

  Conclusions Non-invasive índices of steatosis are more sensitive and those of fibrosis more specific than liver biopsy. NFS and HFS offer the highest diagnostic accuracy, with HFS having the highest negative predictive value.