Non‐invasive algorithms for liver fibrosis: authors’ reply
Notice bibliographique
Résumé
We are grateful to Yu and colleagues for their comments on our study about a large-scale comparison of three algorithms combining serum biomarkers for liver fibrosis.1, 2 We wish to clarify a few issues. First, combination algorithms of non-invasive methods for liver fibrosis have been modelled to address the main clinical end-points for decision-making in clinical practice. For instance, the SAFE biopsy algorithm for significant fibrosis (≥F2 by METAVIR) has been developed as a screening tool in patients coming for an initial evaluation. The SAFE biopsy algorithm for cirrhosis is designed for patients with a known clinical history of chronic liver disease.3 Both algorithms are intended to be clinically informative by guaranteeing to the clinician an excellent diagnostic accuracy for significant fibrosis and cirrhosis. In clinical practice, the use of transient elastography alone may be not sufficient for an accurate diagnosis of significant fibrosis.4 Moreover, the clinician should have a deep knowledge of the factors affecting the performance of transient elastography, and of the different cut-offs applied in different liver disease aetiologies and even in different studies on the same aetiology.5–9 In a recent comparative study, we have shown that SAFE biopsy and an algorithm based on the synchronous combination of transient elastography and Fibro-test have similar performance in hepatitis C.10 The choice of the algorithm may be simply based on local availability of the methods, and on the preference of the clinician. The approach of combining unrelated methods has recently received wide consensus.11–13 Second, discordant data exist in different studies regarding the superiority of transient elastography against serum biomarkers, especially for the diagnosis of significant fibrosis.5, 14–16 In agreement with Yu et al., we believe that transient elastography and serum biomarkers may be used in a complementary fashion, especially if confounding factors exist or the result of one method is unclear. Finally, even though imperfect, liver biopsy is still regarded as the gold standard of reference by international guidelines.17, 18 However, we agree that future studies should prospectively validate the non-invasive methods for liver fibrosis against clinical outcomes, including liver-related morbidity and mortality. Declaration of personal interests: GS has served as a speaker and consultant for Istituto Biochimico Italiano (IBI) and MSD, and has received research funding from Roche. AA has served as a speaker, a consultant and an advisory board member for Roche, Gilead, Novartis, BMS, J&J, MSD and Schering-Plough, and has received research funding from Gilead, MSD and BMS. Declaration of funding interests: None.
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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 | 0,018 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».