Revista Espanola de Enfermedades Digestivas (Oct 2008)
Utilidad de los diferentes métodos no invasivos de predicción de fibrosis hepática en pacientes del País Vasco con hemocromatosis fenotípica Utility of various non-invasive methods for fibrosis prediction among Basque Country patients with phenotypic hemochromatosis
Abstract
Objetivo: determinar si el producto de la edad por la concentración de hierro hepático (índice de fibrosis) y los valores de plaquetas, ferritina y transaminasas están relacionados con el riesgo de padecer fibrosis avanzada (F ≥ 3) en hemocromatosis. Métodos: estudio retrospectivo de 32 pacientes con hemocromatosis hereditaria con expresión fenotípica. Todos los pacientes fueron biopsiados obteniéndose la concentración de hierro hepático. Resultados: en 7 pacientes se realizó RM (1,5T) con obtención de concentración de hierro hepático (protocolo de Alustiza). Biopsia hepática: en 23 pacientes fibrosis 0-2; en 9 fibrosis 3-4. El índice de fibrosis mostró una especificidad del 68%, sensibilidad del 85,7%, VPP del 42,8% y VPN del 94,4% para fibrosis avanzada. La cifra de plaquetas ( 1.000) VPN 75% y el índice de fibrosis por RMN (punto corte 480.000) VPN 80%. La combinación de los mismos, el índice de fibrosis (por biopsia o por RM) con las transaminasas y las plaquetas con las transaminasas, reveló un VPN del 100%. Conclusiones: el índice de fibrosis (> 480.000) y las plaquetas (Objective: to determine whether the product of multiplying age by liver iron concentration (LIC) (fibrosis index; cut-off, 480,000), platelets, transaminases, and ferritin values are related to the risk of high grade fibrosis. Methods: a retrospective study of 32 patients with hereditary hemochromatosis (HH) with phenotypic expression. All patients had a liver biopsy with LIC. Results: in 7 patients a magnetic resonance imaging (MRI) scan (1.5 T) was obtained with LIC following Alustiza's protocol. Liver biopsy: fibrosis grade (F) 0-2 in 23 patients; F 3-4 in 9. Fibrosis index (FI) showed a specificity of 68%, sensitivity of 85.7%, positive predictive value (PPV) of 42.8%, and negative predictive value (NPV) of 94.4% for high-grade fibrosis. Platelet count ( 1,000) a NPV of 75%, and MRI-derived LIC x age (> 480,000) a NPV of 80%. The combination of FI (either by biopsy or MRI) with transaminases, and of platelets with transaminases revealed a NPV of 100%. Conclusions: FI > 480,000 and platelets < 200,000 have the highest sensitivity for high-degree fibrosis prediction. A negative result allows to discard significant fibrosis in 94% of cases. MRI allows a good fibrosis prediction.
