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Diego Meneses, Antonio Olveira Martín, Ramón Corripio Sánchez, María del Carmen Méndez, Miriam Romero, Isabel Calvo Viñuela, Lucrecia Herranz de la Morena, David Vicent, Ana Isabel Cos Blanco
Antecedentes La enfermedad del hígado graso no alcohólico (HGNA) es muy prevalente en la obesidad mórbida (OM). Una proporción considerable de pacientes con OM padece esteatohepatitis no alcohólica (EHNA). La biopsia hepática (BH) es el único procedimiento que permite diferenciar de forma fiable la EHNA de otros estadios del HGNA, pero su carácter invasivo impide generalizar su uso. Por lo tanto, en este grupo de pacientes es fundamental disponer de herramientas que permitan llevar a cabo una evaluación no invasiva.
Objetivos Informar sobre la prevalencia de HGNA/EHNA en una cohorte de pacientes con OM e identificar los predictores de EHNA.
Métodos Se practicó una BH a 52 pacientes consecutivos sometidos a una cirugía bariátrica en un hospital universitario de España. Se registraron las variables antropométricas, clínicas y bioquímicas. De acuerdo con los resultados de la BH, los individuos fueron clasificados según presentaran o no EHNA. Se realizó un análisis de regresión logística múltiple para identificar los factores independientes asociados a la EHNA.
Resultados Se informó que el 94,2% de los pacientes presentaban HGNA, el 51,92% esteatosis simple y el 42,31%, EHNA. Por otro lado, el 17,3% de los pacientes presentaban una fibrosis significativa (≥F2). La puntuación HIGHT para el riesgo de EHNA se estableció utilizando cinco factores predictivos independientes: Hipertensión sistémica, Resistencia a la insulina, Gamma-glutamil transferasa, Colesterol de lipoproteínas de alta densidad y Alanina transaminasa. Esta puntuación oscila de 0 a 7 y se utilizó para predecir la EHNA en nuestra cohorte (área bajo la curva característica del operador receptor 0,846). Una puntuación de 4, o superior, implicaba un riesgo elevado (sensibilidad 77,3%, especificidad 73,3%, valor predictivo positivo 68%, valor predictivo negativo 81,5%, precisión 75%).
Conclusiones El HGNA es prácticamente una constante en la OM, con una proporción considerable de pacientes que presentan EHNA. La combinación de cinco factores predictivos independientes en un sistema de puntuación puede ayudar al médico a optimizar la selección de pacientes con OM que deben someterse a una BH.
Background Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is highly prevalent in morbid obesity (MO). A considerable proportion of patients with MO have non-alcoholic steatohepatitis (NASH). Liver biopsy (LB) is the only procedure that reliably differentiates NASH from other stages of NAFLD, but its invasive nature prevents it from being generalisable. Hence, non-invasive assessment is critical in this group of patients.
Objectives To report NAFLD/NASH prevalence in a cohort of patients with MO and to identify predictors of NASH.
Methods Fifty-two consecutive patients subjected to bariatric surgery in a University hospital in Spain underwent LB. Anthropometric, clinical and biochemical variables were registered. According of the results of the LB, individuals were classified by whether they had NASH or not. Multiple logistic regression analysis was performed to identify independent factors associated with NASH.
Results NAFLD was reported in 94.2% of the patients, simple steatosis was present in 51.92% and NASH in 42.31%. Meanwhile, 17.3% of patients exhibited significant fibrosis (≥F2). HIGHT score for NASH risk was established using five independent predictors: systemic Hypertension, Insulin resistance, Gamma-glutamyl transferase, High density lipoprotein cholesterol and alanine Transaminase. This score ranges from 0 to 7 and was used to predict NASH in our cohort (area under the receiver operator characteristic curve 0.846). A score of 4 or greater implied high risk (sensitivity 77.3%, specificity 73.3%, positive predictive value 68%, negative predictive value 81.5%, accuracy 75%).
Conclusions NAFLD is practically a constant in MO with a considerable proportion of patients presenting NASH. The combination of five independent predictors in a scoring system may help the clinician optimise the selection of patients with MO for LB.
