FibroTest and FibroScan for the Prediction of Hepatitis C-Related Fibrosis: A Systematic Review of Diagnostic Test Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accurate diagnosis of hepatitis C virus (HCV)-related fibrosis is crucial for prognostication and treatment decisions. Due to the limitations of biopsy, noninvasive alternatives including FibroTest and FibroScan have been developed. Our objective was to systematically review studies describing the accuracy of these tests for predicting HCV-related fibrosis. METHODS: Studies comparing FibroTest or FibroScan versus biopsy in HCV patients were identified via an electronic search. Random effects meta-analyses and areas under summary receiver operating characteristics curves (AUC) were examined to characterize test accuracy for significant fibrosis (F2-4) and cirrhosis. Heterogeneity was explored using meta-regression. RESULTS: Twelve studies were identified, 9 for FibroTest (N = 1,679) and 4 for FibroScan (N = 546). In heterogeneous analyses for significant fibrosis, the AUCs for FibroTest and FibroScan were 0.81 (95% CI 0.78-84) and 0.83 (0.03-1.00), respectively. At a threshold of approximately 0.60, the sensitivity and specificity of the FibroTest were 47% (35-59%) and 90% (87-92%). For FibroScan (threshold approximately 8 kPa), corresponding values were 64% (50-76%) and 87% (80-91%), respectively. Methodological quality, the length of liver biopsy specimens, and inclusion of special populations did not explain the observed heterogeneity. However, the diagnostic accuracy of both measures was associated with the prevalence of significant fibrosis and cirrhosis in the study populations. For cirrhosis, the summary AUCs for FibroTest and FibroScan were 0.90 (95% CI not calculable) and 0.95 (0.87-0.99), respectively. CONCLUSIONS: FibroTest and FibroScan have excellent utility for the identification of HCV-related cirrhosis, but lesser accuracy for earlier stages. Refinements are necessary before these tests can replace liver biopsy.
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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 | 0,023 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».