Notice bibliographique
Résumé
Liver cirrhosis is a common and growing public health problem globally. The diagnosis of cirrhosis portends an increased risk of morbidity and mortality. Liver biopsy is considered the gold standard for diagnosis of cirrhosis and staging of fibrosis. However, despite its universal use, liver biopsy is an invasive and inaccurate gold standard with numerous drawbacks. In order to overcome the limitations of liver biopsy, a number of non-invasive techniques have been investigated for the assessment of cirrhosis. This review will focus on currently available non-invasive markers of cirrhosis. The evidence behind the use of these markers will be highlighted, along with an assessment of diagnostic accuracy and performance characteristics of each test. Non-invasive markers of cirrhosis can be radiologic or serum-based. Radiologic techniques based on ultrasound, magnetic resonance imaging and elastography have been used to assess liver fibrosis. Serum-based biomarkers of cirrhosis have also been developed. These are broadly classified into indirect and direct markers. Indirect biomarkers reflect liver function, which may decline with the onset of cirrhosis. Direct biomarkers, reflect extracellular matrix turnover, and include molecules involved in hepatic fibrogenesis. On the whole, radiologic and serum markers of fibrosis correlate well with biopsy scores, especially when excluding cirrhosis or excluding fibrosis. This feature is certainly clinically useful, and avoids liver biopsy in many cases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».