An independent and prospective comparison of two commercial fibrosis marker panels (HCV FibroSURE and FIBRO<i>Spect</i> II) during albinterferon alfa‐2b combination therapy for chronic hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: Noninvasive markers that accurately follow changes in fibrosis may provide alternatives to liver biopsy for assessment of histological endpoints of antiviral therapy in chronic hepatitis C (CHC). This study compared two commercially available serum marker panels (HCV FibroSURE and FIBROSpect II) during interferon-based therapy. Ninety-five interferon-naïve patients with genotype 1 CHC were enrolled in a phase 2b, active-controlled study of albinterferon alfa-2b/ribavirin for 48 weeks. Proprietary and simple biochemical marker panels were independently evaluated in serum before and during the study. Baseline liver biopsies were evaluated for METAVIR fibrosis by a single pathologist. Index scores were obtained for HCV FibroSURE (n = 84) and FIBROSpect II (n = 95); mean biopsy length: 17.8 +/- 8.0 mm. For detecting fibrosis stages 2-4 (prevalence 23% [22/95] and 21% [18/84]), HCV FibroSURE and FIBROSpect II indicated high sensitivity (1.00 and 0.95, respectively), lower but comparable specificity (0.61 and 0.66, respectively), and a good area under the receiver operating characteristic curve (0.89 and 0.90, respectively). Simple indices had high indeterminate rates (31-40%) at baseline. Patients with a sustained virological response had lower baseline scores than nonresponders, and reduced median percent changes in index scores for HCV FibroSURE (-20.0%vs 2.9%; P = 0.14) and FIBROS Spect II (-6.8%vs 18.4%; P = 0.05). The panels demonstrated comparable performance characteristics for differentiating mild from moderate-severe stage disease in CHC. Lower index scores at baseline that continue to decline likely reflect reduced fibrogenesis activity in patients with successful antiviral responses to therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».