Hemochromatosis: Platelets and aspartate aminotransferase are useful high-degree fibrosis marker #
Notice bibliographique
Résumé
We read with great interest the article by Crawford et al.1 about the utility of hyaluronic acid with ferritin in the prediction of cirrhosis for C282Y hemochromatosis. It is a very important advance for noninvasive fibrosis prediction in hemochromatosis patients. We would like to add that in their study they included 56 hereditary hemochromatosis patients, and in a cohort of 48 for whom data on serum ferritin, platelet count, and aspartate aminotransferase (AST) values were available, they applied Beaton et al.'s predictive model2 and compared their findings with those from French and Canadian hereditary hemochromatosis populations. In this cohort, 26 patients had serum ferritin > 1000 μg/L, and in 15 of the patients, the platelet count was >200,000 × 103/mL. Two of the 15 patients had cirrhosis, and both had raised AST. It is stated that the combination of a platelet count < 200,000, ferritin > 1000, and raised AST failed to detect 30% (3/10) of the patients with cirrhosis (they did not have all the predicting factors), but it seems that none of the patients with cirrhosis had a platelet count > 200,000 and normal AST. We recently reported the utility of various noninvasive methods for fibrosis prediction in hemochromatosis, with 32 patients included and nine presenting stage F3 or F4 fibrosis (four patients had cirrhosis).3 In our study, the combination of raised AST and a platelet count < 200,000 revealed a negative predictive value of 100% for high-degree fibrosis. Platelets alone had a 94% negative predictive value for high-degree fibrosis; the four patients with cirrhosis had a platelet count < 200,000, and three of them had a serum ferritin value < 1000 (three were homozygous for C282Y, and one lacked the hemochromatosis gene study). We think that the combination of a platelet count < 200,000 and raised AST is a useful tool for cirrhosis prediction in hemochromatosis. Noninvasive markers for fibrosis prediction are a very interesting field of investigation in hemochromatosis, but perhaps results differ in different populations. Agustin Castiella*, Eva Zapata*, Pedro Otazua , * Hepatogastroenterology, Mendaro Hospital, Mendaro, Spain, Hepatogastroenterology, Mondragon Hospital, Mondragon, Spain.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».