The Feasibility and Reliability of Transient Elastography Using Fibroscan<sup>®</sup>: A Practice Audit of 2335 Examinations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver stiffness measurement (LSM) using transient elastography is widely used in the management of patients with chronic liver disease. OBJECTIVES: To examine the feasibility and reliability of LSM, and to identify patient and operator characteristics predictive of poorly reliable results. METHODS: The present retrospective study investigated the frequency and determinants of poorly reliable LSM (interquartile range [IQR]⁄median LSM [IQR⁄M] >30% with median liver stiffness ≥7.1 kPa) using the FibroScan (Echosens, France) over a three-year period. Two experienced operators performed all LSMs. Multiple logistic regression analyses examined potential predictors of poorly reliable LSMs including age, sex, liver disease, the operator, operator experience (<500 versus ≥500 scans), FibroScan probe (M versus XL), comorbidities and liver stiffness. In a subset of patients, medical records were reviewed to identify obesity (body mass index ≥30 kg⁄m2). RESULTS: Between July 2008 and June 2011, 2335 patients with liver disease underwent LSM (86% using the M probe). LSM failure (no valid measurements) occurred in 1.6% (n=37) and was more common using the XL than the M probe (3.4% versus 1.3%; P=0.01). Excluding LSM failures, poorly reliable LSMs were observed in 4.9% (n=113) of patients. Independent predictors of poorly reliable LSM included older age (OR 1.03 [95% CI 1.01 to 1.05]), chronic pulmonary disease (OR 1.58 [95% CI 1.05 to 2.37), coagulopathy (OR 2.22 [95% CI 1.31 to 3.76) and higher liver stiffness (OR per kPa 1.03 [95% CI 1.02 to 1.05]), including presumed cirrhosis (stiffness ≥12.5 kPa; OR 5.24 [95% CI 3.49 to 7.89]). Sex, diabetes, the underlying liver disease and FibroScan probe were not significant. Although reliability varied according to operator (P<0.0005), operator experience was not significant. In a subanalysis including 434 patients with body mass index data, obesity influenced the rate of poorly reliable results (OR 2.93 [95% CI 0.95 to 9.05]; P=0.06). CONCLUSIONS: FibroScan failure and poorly reliable LSM are uncommon. The most important determinants of poorly reliable results are older age, obesity, higher liver stiffness and the operator, the latter emphasizing the need for adequate training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».