MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2041215438 · doi:10.1515/cclm.2011.001

Non-invasive assessment of liver fibrosis: it is time for laboratory medicine

2010· review· en· W2041215438 sur OpenAlexaff
Giada Sebastiani, Konstantinos Gkouvatsos, Mario Plebani

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver biopsyHepatologyGold standard (test)BiopsyFibrosisGastroenterologyInternal medicinePathologyLiver fibrosisEtiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic liver diseases (CLDs) represent a major cause of morbidity and mortality worldwide. In all etiologies of CLDs, staging of liver fibrosis is essential for both prognosis and management. Until a few years ago, liver biopsy was the only tool for the diagnosis of liver fibrosis in patients with CLDs. However, liver biopsy is an invasive and costly procedure. More recently, various serum biomarkers and laboratory tests have been proposed as surrogates of liver histology. Due to inadequate diagnostic accuracy or to lack of sufficient validation, guidelines still do not recommend them as a substitute for liver biopsy that is still considered the gold standard for the diagnosis of liver fibrosis. Notably, non-invasive serum biomarkers, when combined, may reduce by 50%-80% the number of liver biopsies needed for correctly classifying hepatic fibrosis. However, liver biopsy cannot be avoided completely, but should be used in those cases in which non-invasive methods show poor accuracy. In this view, serum biomarkers and liver biopsy represent a union between laboratory medicine and hepatology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM)Même sujetLiver Disease Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207