Accuracy of MR Imaging–estimated Proton Density Fat Fraction for Classification of Dichotomized Histologic Steatosis Grades in Nonalcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the diagnostic performance of previously proposed high-specificity magnetic resonance (MR) imaging-estimated proton density fat fraction (PDFF) thresholds for diagnosis of steatosis grade 1 or higher (PDFF threshold of 6.4%), grade 2 or higher (PDFF threshold of 17.4%), and grade 3 (PDFF threshold of 22.1%) by using histologic findings as a reference in an independent cohort of adults known to have or suspected of having nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). MATERIALS AND METHODS: This prospective, cross-sectional, institutional review board-approved, HIPAA-compliant single-center study was conducted in an independent cohort of 89 adults known to have or suspected of having NAFLD who underwent contemporaneous liver biopsy. MR imaging PDFF was estimated at 3 T by using magnitude-based low-flip-angle multiecho gradient-recalled-echo imaging with T2* correction and multipeak modeling. Steatosis was graded histologically (grades 0, 1, 2, and 3, according to the Nonalcoholic Steatohepatitis Clinical Research Network scoring system). Sensitivity, specificity, and binomial confidence intervals were calculated for the proposed MR imaging PDFF thresholds. RESULTS: The proposed MR imaging PDFF threshold of 6.4% to diagnose grade 1 or higher steatosis had 86% sensitivity (71 of 83 patients; 95% confidence interval [CI]: 76, 92) and 83% specificity (five of six patients; 95% CI: 36, 100). The threshold of 17.4% to diagnose grade 2 or higher steatosis had 64% sensitivity (28 of 44 patients; 95% CI: 48, 78) and 96% specificity (43 of 45 patients; 95% CI: 85, 100). The threshold of 22.1% to diagnose grade 3 steatosis had 71% sensitivity (10 of 14 patients; 95% CI: 42, 92) and 92% specificity (69 of 75 patients; 95% CI: 83, 97). CONCLUSION: In an independent cohort of adults known to have or suspected of having NAFLD, the previously proposed MR imaging PDFF thresholds provided moderate to high sensitivity and high specificity for diagnosis of grade 1 or higher, grade 2 or higher, and grade 3 steatosis. Prospective multicenter studies are now needed to further validate these high-specificity thresholds.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».