Diagnosis of Nonalcoholic Fatty Liver Disease: Invasive versus Noninvasive
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common chronic liver disease in the United States and many other parts of the world. Its prevalence continues to rise-currently affecting approximately 20 to 30% of adults and 10% of children in the United States. NAFLD represents a wide spectrum of conditions ranging from fatty liver, which in general follows a benign nonprogressive clinical course, to steatohepatitis or NASH, a more serious form of NAFLD that may progress to cirrhosis and end-stage liver disease. Although currently a combination of noninvasive clinically available laboratory and imaging tests may help in the diagnostic evaluation of a patient with suspected NAFLD, a liver biopsy remains the only reliable way to precisely diagnose NASH and establish the severity of liver injury and presence of fibrosis. It also provides important information regarding prognosis as well as response to therapeutic interventions. However, a liver biopsy is an invasive and costly procedure, which is poorly suited as a diagnostic test for a condition that may affect about one-third of the U.S. population. This review provides a concise overview of the role of liver biopsy versus noninvasive diagnostic tools for the differentiation of fatty liver from nonalcoholic steatohepatitis as well as for the determination of presence and extent of fibrosis. In particular, this review focuses on the methods currently available in daily clinical practice in hepatology and touches briefly on potential future markers under investigation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».