Efficacy and safety of tenofovir alafenamide fumarate in patients with first-time hepatitis B virus-related decompensated cirrhosis

Xinxin RONG; Yuanyuan XU; Guangde YANG; Xia WANG; Juanjuan FU; Li LI; Xiucheng PAN

doi:10.12449/JCH241013

Volume 40 Issue 10

Oct. 2024

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Efficacy and safety of tenofovir alafenamide fumarate in patients with first-time hepatitis B virus-related decompensated cirrhosis

DOI: 10.12449/JCH241013

Department of Infectious Diseases，The Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University，Xuzhou，Jiangsu 221000，China

Research funding:

National Science and Technology Major Projects (2018ZX10302206-001-003)

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Corresponding author: PAN Xiucheng， xzpxc68@126.com （ORCID： 0000-0001-9706-9458）
Received Date: 2024-01-10
Accepted Date: 2024-02-04
Published Date: 2024-10-25

Abstract

Abstract

Objective To investigate the application value of tenofovir alafenamide fumarate （TAF） in patients with first-time hepatitis B virus-related decompensated cirrhosis （HBV-DC） and its impact on renal function and lipid metabolism. Methods A total of 57 patients with first-time HBV-DC who were hospitalized and received TAF antiviral therapy in The Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University from January 1， 2020 to December 31， 2022 were enrolled， and all of them received TAF antiviral therapy. Related data were collected at baseline and at weeks 12， 24， and 48 of treatment， including virological and serological indicators， liver and renal function， serum phosphorus， and blood lipids. The paired t-test or single group repeated measures ANOVA were used for comparison of normally distributed continuous data， the Friedman test was used for comparison of non-normally distributed continuous data， and the chi-square test or the Fisher’s exact test were used for categorical data. Results A total of 52 patients completed the 48 weeks of follow-up. After 12， 24， and 48 weeks of treatment， the patients achieving HBV DNA seroconversion accounted for 38.5%， 63.5%， and 84.6%， respectively； the alanine aminotransferase normalization rate were 71.2%， 82.7%， and 82.7%， respectively； the proportion of the patients with Child-Pugh class A disease increased to 55.8%， 73.1%， and 92.3%， respectively. Within the 48 weeks of treatment， there were significant increases in the levels of cystatin C （χ²=35.163， P<0.001） and serum phosphorus （F=8.600， P<0.001） and low-density lipoprotein cholesterol （χ²=10.064，P=0.018）. The ratio of total cholesterol/high-density lipoprotein cholesterol decreased continuously from 3.61 （2.61～5.84） to 3.27 （2.70～4.36）（χ²=5.000， P=0.172）. Conclusion TAF can rapidly inhibit HBV replication and significantly improve liver function in HBV-DC patients， with no significant impact on renal function. However， blood lipid should be closely monitored.
- Hepatitis B,
- Liver Cirrhosis,
- Tenofovir Alafenamide Fumarate,
- Treatment Outcome

FullText(HTML)

目前全球非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）患病率已达32.4%，是最为流行的慢性肝病之一^［1］。最新数据^［2］表明，近30年（1990—2019年）NAFLD患病率增长10.5%～16%，NAFLD相关死亡率由1.75%增长到2.18%。NAFLD的发生发展过程主要分为4个阶段：单纯性脂肪肝（simple fatty liver，SFL）、脂肪性肝炎（non-alcoholic steatohepatitis，NASH）、肝纤维化和肝硬化。其中，不健康的饮食和久坐的行为方式^［3］、2型糖尿病^［4］、腹型肥胖^［5］是影响其发生发展的重要危险因素。然而，在行为方式中，除了饮食和运动外，睡眠作为重要环节亦不容忽视。近年来对于睡眠在各种慢性疾病中的作用研究逐渐增多，尤其是发现睡眠和昼夜节律对参与食欲调节及能量代谢的激素有较大影响，睡眠障碍可增加肥胖和2型糖尿病的患病风险^［6］。NAFLD作为代谢紊乱相关疾病，睡眠是否影响以及如何影响NAFLD的发生发展，目前说法不一。本研究基于团队已建立的队列资源，拟分析不同睡眠情况与NAFLD发生发展的关系，探讨NAFLD的睡眠相关危险因素，旨在为NAFLD的预防和治疗提供思路。

1. 资料与方法

1.1 研究对象

选取2022年6月—2023年6月首都医科大学附属北京友谊医院通州门诊部体检且问卷资料完整的人群（健康体检队列）1 893例，2022年6月—2023年6月于首都医科大学附属北京友谊医院就诊的脂肪肝患者（脂肪肝门诊队列）203例。根据《非酒精性脂肪性肝病防治指南（2018年更新版）》（以下简称《指南》）^［7］，排除以下人群：（1）未行腹部B超检查者；（2）HBsAg阳性或在病史中填写既往有HBV感染史者；（3）酗酒者，折合乙醇量男性≥40 g/d，女性≥20 g/d。最终共纳入1 868例研究对象。

1.2 分组及方法

将B超无脂肪肝表现的研究对象纳入非脂肪肝组（non-NAFLD组）（n=1 122），B超显示有脂肪肝且ALT<1.5倍正常值上限（ULN）的研究对象纳入SFL组（n=624），B超显示有脂肪肝且ALT≥1.5×ULN的研究对象纳入NASH组（n=122）。本队列NASH组的纳入标准主要参考《指南》认为血清ALT水平持续升高，提示NAFLD患者可能存在NASH及目前概念验证期至Ⅱa期临床试验新药研究采取的临床判断策略^［8-9］。

1.3 资料收集

收集纳入研究对象的年龄、性别、身高、体质量、既往病史等一般情况，以及于本院统一进行的实验检查指标。所有研究对象均需填写包含匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）量表的调查问卷。

1.4 PSQI评价标准

PSQI是经过验证和使用最为广泛的睡眠障碍评估量表之一^［10］，主要用于评定受试者最近1个月的睡眠质量，分为7项，分别是睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠紊乱、催眠药物、日间功能障碍，每项按0～3等级计分，等级越高，状况越差。累计各成分得分为PSQI总分，总分范围为0～21分，得分越高，表示睡眠质量越差，其中0～5分为睡眠情况很好（0级），6～10分为睡眠情况尚可（1级），11～15分为睡眠情况一般（2级），16～21分为睡眠情况很差（3级）。

1.5 统计学方法

采用SAS 9.2软件进行统计学分析。计量资料符合正态分布的以x¯±s表示，3组间比较采用单因素方差分析；不符合正态分布的以M（P₂₅～P₇₅）表示，3组间比较采用Kruskal-Wallis H检验。计数资料3组间比较采用χ²检验。采用二元Logistic回归分析睡眠因素与NAFLD的关联性，采用多分类Logistic回归分析睡眠因素与NAFLD不同阶段的关联性，并构建两个多因素模型校正可能的混杂因素，包括年龄性别校正模型和多因素校正模型，多因素校正模型校正了年龄、性别、文化程度、吸烟、糖尿病、高血压、BMI、TG、HDL-C因素。P<0.05为差异有统计学意义。针对PSQI量表因子分的多重比较时，采用Bonferroni校正，P<0.007为差异有统计学意义^［11］。

2. 结果

2.1 一般资料

non-NAFLD、SFL和NASH组在年龄、性别、文化程度、吸烟、糖尿病、高血压等一般资料方面差异均有统计学意义（P值均<0.001）。3组在BMI、ALT、TG、HDL-C水平上均具有统计学差异（P值均<0.05）（表1）。

表 1 3组间一般资料比较

Table 1. The comparison of general information in three groups

指标	non-NAFLD组（n=1 122）	SFL组（n=624）	NASH组（n=122）	统计值	P值
年龄（岁）	39.58±7.71	42.78±7.74	38.94±10.04	F=35.88	<0.001
男［例（%）］	550（49.02）	506（81.09）	82（67.21）	χ²=175.40	<0.001
本科以上学历［例（%）］	721（64.26）	335（53.69）	35（28.69）	χ²=65.90	<0.001
吸烟［例（%）］	87（7.75）	131（20.99）	25（20.49）	χ²=68.57	<0.001
糖尿病［例（%）］	12（1.07）	58（9.29）	22（18.03）	χ²=105.83	<0.001
高血压［例（%）］	72（6.42）	147（23.56）	36（29.51）	χ²=127.79	<0.001
BMI（kg/m²）	22.88±2.74	27.11±3.19	31.94±10.04	F=639.40	<0.001
ALT（U/L）	16.00（12.00～22.00）	27.00（19.00～39.00）	94.00（83.00～115.00）	χ²=649.38	<0.001
TG（mmol/L）	0.89（0.69～1.22）	1.65（1.18～2.36）	1.84（1.34～2.30）	χ²=552.89	<0.001
HDL-C（mmol/L）	1.41（1.21～1.63）	1.13（1.01～1.29）	1.15（0.97～1.29）	χ²=383.33	0.002

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2.2 3组间睡眠情况比较

non-NAFLD、SFL和NASH组在PSQI量表总评分分级以及其包含的7个睡眠因素的0～3分分级中的人数比例比较，差异均有统计学意义（P值均<0.05）（图1）。

图 1 3组PSQI量表总分及因子分比较

Figure 1. The comparison of the PSQI total score and each factor scores in three groups

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2.3 NAFLD的睡眠危险因素分析

在单因素分析中显示，与non-NAFLD组比较，除睡眠时间短可增加NAFLD的患病风险（P<0.007），其余各因子分比较，差异均无统计学意义（P值均>0.007）。通过年龄、性别校正后，睡眠总体情况差（P<0.05）、入睡时间长、睡眠时间短、睡眠紊乱严重（P值均<0.007）是NAFLD患病的危险因素。随后通过年龄、性别、文化程度、吸烟、糖尿病、高血压、BMI、TG、HDL-C多因素校正后，PSQI总分和各个因子分比较，差异均无统计学意义（P值均>0.007）（表2）。

表 2 睡眠情况与NAFLD的关联分析

Table 2. The association between sleep condition and NAFLD

变量	患病率	单因素模型		年龄性别校正模型		多因素校正模型
变量	患病率	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
PSQI总分
≤ 11分	697/1 763	Ref		Ref		Ref
> 11分	49/105	1.34（0.90～1.99）	0.148	1.67（1.09～2.56）	0.019	0.75（0.41～1.38）	0.360
睡眠质量
< 2分	590/1 435	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	156/433	0.81（0.65～1.01）	0.058	0.90（0.71～1.13）	0.357	0.67（0.48～0.93）	0.017
入睡时间
< 2分	580/1 497	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	166/371	1.28（1.02～1.61）	0.035	1.61（1.26～2.07）	<0.001	1.02（1.00～1.04）	0.414
睡眠时间
< 2分	648/1 695	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	98/173	2.11（1.54～2.90）	<0.001	2.19（1.56～3.08）	<0.001	1.05（0.65～1.70）	0.834
睡眠效率
< 2分	670/1 671	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	76/197	0.94（0.69～1.27）	0.683	0.93（0.67～1.29）	0.655	0.71（0.46～1.11）	0.133
睡眠紊乱
< 2分	665/1 701	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	81/167	1.47（1.07～2.02）	0.018	1.69（1.20～2.39）	0.003	1.03（0.64～1.67）	0.903
催眠药物使用
< 2分	729/1 818	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	17/50	0.77（0.43～1.39）	0.386	0.92（0.49～1.74）	0.806	0.65（0.28～1.51）	0.317
日间功能障碍
< 2分	463/1 117	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	283/751	0.85（0.71～1.03）	0.103	1.02（0.83～1.25）	0.862	0.85（0.65～1.12）	0.241

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2.4 NAFLD不同程度分组的危险因素分析

在单因素分析中，SFL的睡眠质量与non-NAFLD组比较，差异有统计学意义（P<0.007），而在多因素校正模型中，与non-NAFLD组比较，SFL的PSQI总分和各因子分数均无统计学差异（P值均>0.007）。在单因素分析中，与non-NAFLD组比较，睡眠总体情况差（P<0.05）、入睡时间长、睡眠时间短、睡眠紊乱严重（P值均<0.007）与NASH患病密切相关。在年龄性别校正模型中显示，与non-NAFLD相比，睡眠总体情况差（P<0.05）、入睡时间长、睡眠时间短、睡眠紊乱严重（P值均<0.007）与NASH患病密切相关。在多因素校正模型中，与non-NAFLD组比较，入睡时间长、睡眠时间短和睡眠紊乱严重（P值均<0.007）是NASH患病的危险因素（表3）。

表 3 睡眠情况与NAFLD不同程度的关联分析

Table 3. The association between sleep condition and different severity in NAFLD

变量	患病率	单因素模型		年龄性别校正模型		多因素校正模型
变量	患病率	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
SFL vs non-NAFLD
PSQI总分
≤ 11分	594/1 763	Ref		Ref		Ref
> 11分	30/105	0.96（0.61～1.52）	0.865	1.14（0.70～1.86）	0.600	0.67（0.36～1.25）	0.208
睡眠质量
< 2分	507/1 435	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	117/433	0.70（0.55～0.90）	0.005	0.78（0.60～1.00）	0.054	0.63（0.45～0.89）	0.008
入睡时间
< 2分	507/1 497	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	94/371	0.79（0.61～1.04）	0.089	0.96（0.72～1.28）	0.769	0.84（0.74～1.43）	0.059
睡眠时间
< 2分	568/1 695	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	56/173	1.38（0.96～1.98）	0.083	1.29（0.88～1.90）	0.199	0.83（0.50～1.37）	0.470
睡眠效率
< 2分	560/1 671	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	64/197	0.95（0.69～1.30）	0.731	0.91（0.64～1.29）	0.601	0.74（0.47～1.15）	0.181
睡眠紊乱
< 2分	577/1 701	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	47/167	0.98（0.68～1.42）	0.920	1.06（0.72～1.58）	0.760	0.83（0.50～1.38）	0.466
催眠药物使用
< 2分	610/1 818	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	14/50	0.76（0.40～1.43）	0.390	0.90（0.46～1.78）	0.769	0.68（0.29～1.59）	0.378
日间功能障碍
< 2分	401/1 117	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	223/751	0.78（0.64～0.95）	0.055	0.94（0.76～1.17）	0.562	0.81（0.61～1.07）	0.140
NASH vs non-NAFLD
PSQI总分
≤ 11分	103/1 763	Ref		Ref		Ref
> 11分	19/105	3.51（2.01～6.14）	<0.001	4.16（2.35～7.37）	<0.001	1.31（0.54～3.15）	0.547
睡眠质量
< 2分	83/1 435	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	39/433	1.43（0.96～2.15）	0.081	1.53（1.02～2.30）	0.042	1.02（0.59～1.78）	0.938
入睡时间
< 2分	50/1 497	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	72/371	6.44（4.36～9.53）	<0.001	7.35（4.92～10.99）	<0.001	4.04（2.33～7.03）	<0.001
睡眠时间
< 2分	80/1 695	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	42/173	7.33（4.72～11.39）	<0.001	8.54（5.40～13.52）	<0.001	3.53（1.83～6.82）	<0.001
睡眠效率
< 2分	110/1 671	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	12/197	0.90（0.48～1.69）	0.748	0.98（0.52～1.84）	0.953	0.42（0.17～1.03）	0.058
睡眠紊乱
< 2分	88/1 701	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	34/167	4.65（2.96～7.32）	<0.001	5.06（3.19～8.03）	<0.001	2.96（1.48～5.93）	0.002
催眠药物使用
< 2分	119/1 818	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	3/50	0.83（0.25～2.75）	0.763	1.05（0.31～3.52）	0.939	0.42（0.07～2.45）	0.335
日间功能障碍
< 2分	62/1 117	Ref		Ref		Ref
≥ 2分	60/751	1.35（0.93～1.97）	0.114	1.45（0.99～2.11）	0.056	1.23（0.75～2.01）	0.412

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3. 讨论

我国近20年（1999—2018年）NAFLD患者数量快速增长，特别是在年轻人群中^［12］，且NAFLD与肝外肿瘤、糖尿病、心血管疾病和代谢综合征的发病率呈正相关，提示需要提高认识并采取积极行动，以控制NAFLD在中国的大流行^［13］。行为方式的改变是NAFLD目前最好的干预方法^［14］，但更多关注集中于行为方式中的饮食和运动^［15］。

近年来，随着对睡眠的广泛关注，很多学者发现睡眠障碍相关因素是NAFLD的危险因素。一项包含了18篇文献的Meta分析^［16］显示，NAFLD患者可能有更严重的白天嗜睡和更短的睡眠时间。尤其是阻塞型呼吸睡眠暂停与NAFLD的发生和发展密切相关，且独立于肥胖等其他共同危险因素^［17］。Wang等^［18］调查了中国22 807例参与者，发现晚睡与NAFLD患病率增加有显著相关性。Zarean等^［19］在伊朗包括9 151名参与者的队列研究中发现，在控制了社会人口学、生活方式、临床和生物学变量后，NAFLD患者与睡眠效率（RR=0.92，95%CI：0.88～0.96）和安眠药使用（RR=1.48，95%CI：1.17～1.88）存在较强相关性。而本研究与以上结论尚有不同，通过本团队建立的健康体检队列和脂肪肝门诊队列进行单因素分析发现，睡眠时间短增加了NAFLD的患病风险，而在进行一般情况、高血压、糖尿病、体质量、血脂等多因素校正后，睡眠障碍相关因素与NAFLD患病无密切关联，这与Liu等^［20］近期发表的文献结论一致。

现有针对NASH与睡眠关系的研究较少，本研究发现无论单因素、年龄性别校正模型还是多因素校正模型均显示，入睡时间长、睡眠时间短和严重的睡眠紊乱是NASH患病的危险因素，而与SFL无密切关联，说明睡眠障碍因素在SFL发展为NASH的过程中起到了较为重要的作用。

然而，本研究仅为横断面研究，所得结论只能说明相关性而无明确因果关系，后续队列持续收集资料后将对纵向数据进行归纳整理，讨论睡眠与SFL和NASH的因果关系。其次，本研究作为观察性研究，基线中各因素的差异提示可能存在潜在混杂因素，笔者团队采用了多因素校正模型的结果作为主要评价模型，以避免混杂因素导致的虚假关联。再次，本研究根据《指南》提出当ALT水平升高时更倾向于出现了NASH的描述，将本研究中ALT≥1.5×ULN的患者纳入NASH组进行分析，然而NASH的诊断还应依据病理，这也是本文的局限性之一。

本研究根据NAFLD不同严重程度分为两个阶段——SFL和NASH，分别讨论其睡眠相关的危险因素，发现睡眠问题对于SFL的发生可能不存在显著影响，而对于SFL发展为NASH发挥了重要作用，提示在未来“既病防变”中需要更加关注睡眠问题带来的危害，积极宣教，降低NAFLD进展的疾病负担。

References(28)

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Efficacy and safety of tenofovir alafenamide fumarate in patients with first-time hepatitis B virus-related decompensated cirrhosis

DOI: 10.12449/JCH241013

Abstract

1. 资料与方法

1.1 研究对象

1.2 分组及方法

1.3 资料收集

1.4 PSQI评价标准

1.5 统计学方法

2. 结果

2.1 一般资料

2.2 3组间睡眠情况比较

2.3 NAFLD的睡眠危险因素分析

2.4 NAFLD不同程度分组的危险因素分析

3. 讨论

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