The optimal cut‐off for predicting large oesophageal varices using transient elastography is disease specific
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of cirrhosis requires screening for oesophageal varices by upper gastrointestinal endoscopy. In many countries, serological tests and elastography are replacing liver biopsy for diagnosing cirrhosis. The aims of this study were to see whether there was an optimal cut-off of liver stiffness that could predict the presence of large (>F2) oesophageal varices and whether this was disease specific. A total of two hundred and twenty-two patients with all cause cirrhosis (Child class A) were screened, and 211 had successful elastography and are included in the analysis. Of the patients studied, one hundred and thirty-two patients had no or small F1 varices and 79 had large varices. Liver stiffness of 19.8 kPa had a negative predictive value of 91% and a positive predictive value of 55% with an area under the curve (AUC) on receiver operating characteristics (ROC) of 0.73 in differentiating between small and large varices. Seven patients with large varices would have been incorrectly classified. In the 157 patients with hepatitis C as the aetiology of cirrhosis, the negative predictive value was 98% and only one patient was misclassified. Liver stiffness was superior in diagnostic accuracy to platelet count in all patients. A liver stiffness of >19.8 kPa could be utilized as a cut-off for endoscopy and beta blocker utilization, particularly in patients with hepatitis C.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».