Cytokeratin-18 and hyaluronic acid levels predict liver fibrosis in children with non-alcoholic fatty liver disease.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is a need to replace liver biopsy with non-invasive markers that predict the degree of liver fibrosis in fatty liver disease related to obesity. Therefore, we studied four potential serum markers of liver fibrosis and compared them with histopathological findings in liver biopsy in children with non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). METHODS: We determined fasting serum level of hyaluronic acid (HA), laminin, YKL-40 and cytokeratin-18 M30 in 52 children (age range 4-19, mean 12 years, 80 % of them were overweight or obese) with biopsy-verified NAFLD. Viral hepatitis, autoimmune and metabolic liver diseases (Wilson's disease, alpha-1-antitrypsin deficiency, cystic fibrosis) were excluded. Fibrosis stage was assessed in a blinded fashion by one pathologist according to Kleiner. Receiver operating characteristics (ROC) analysis was used to calculate the power of the assays to detect liver fibrosis (AccuROC, Canada). RESULTS: Liver fibrosis was diagnosed in 19 children (37 %). The levels of HA and CK18M30 were significantly higher in children with fibrosis compared to children without fibrosis (p=0.04 and 0.05 respectively). The ability of serum HA (cut-off 19.1 ng/ml, Se=84 %, Sp=55 %, PPV=52 %, NPV=86 %) and CK18M30 (cut-off 210 u/l, Se=79 %, Sp=60 %, PPV=56 %, NPV=82 %) to differentiate children with fibrosis from those without fibrosis was significant (AUC=0.672 and 0.666, respectively). The combination of both markers was superior (AUC=0.73, p=0.002). Laminin and YKL-40 levels did not allow a useful prediction. CONCLUSIONS: Cytokeratin-18 and hyaluronic acid are suitable serum markers predicting liver fibrosis in children with NAFLD. Studying these markers may identify patients at risk of disease progression.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».