Validation of a simple model for predicting liver fibrosis in HIV/hepatitis C virus‐coinfected patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recently, several models incorporating laboratory measurements have been validated for use as surrogate markers for liver fibrosis in hepatitis C virus (HCV) mono-infection, the simplest of these being the aspartate aminotransferase (AST) to platelet ratio index (APRI). We evaluated how well the APRI predicts significant hepatic fibrosis in patients with HIV/HCV coinfection. METHODS: Forty-six HIV/HCV-coinfected patients who underwent liver biopsy and had concomitant laboratory measurements (+/-3 months) were included in the study. Significant fibrosis was defined as F2-F4 using Batt and Ludwig scoring (=3 Ishak). APRI=[(AST/upper limit of normal)/platelet count (10(9)/L)] x 100. We used sas proc logistic (SAS Institute, Cary, NC) to calculate the area under the receiver operating curve (ROC) (AUC). Sensitivities, specificities, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) were compared using cut-offs previously identified in the literature. RESULTS: Thirty-three of 46 patients (72%) had significant fibrosis on biopsy. For significant fibrosis, the area under the ROC for the APRI was 0.847+/-0.057. APRI scores >1.5 (the higher cut-off) were 100% specific and 52% sensitive; PPV was 100% and NPV 45%. Scores <0.5 (the lower cut-off) were 82% sensitive and 46% specific in ruling out significant fibrosis (PPV 79%; NPV 50%). CONCLUSIONS: A simple model incorporating readily available laboratory data is highly predictive of significant fibrosis in HIV/HCV coinfection and could serve as a biopsy-sparing measure, thus making treatment more accessible for this population.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».