Notice bibliographique
Résumé
Chronic infection with hepatitis C virus (HCV) is a leading cause of liver-related morbidity and mortality worldwide and predisposes to liver fibrosis and end-stage liver complications. Liver fibrosis is the excessive accumulation of extracellular matrix proteins, including collagen, and is considered as a wound healing response to chronic liver injury. Its staging is critical for the management and prognosis of chronic hepatitis C (CHC) patients, whose number is expected to rise over the next decades, posing a major health care challenge. This review provides a brief update on HCV epidemiology, summarizes basic mechanistic concepts of HCV-dependent liver fibrogenesis, and discusses methods for assessment of liver fibrosis that are routinely used in clinical practice. Liver biopsy was until recently considered as the gold standard to diagnose and stage liver fibrosis. However, its invasiveness and drawbacks led to the development of non-invasive methods, which include serum biomarkers, transient elastography and combination algorithms. Clinical studies with CHC patients demonstrated that non-invasive methods are in most cases accurate for diagnosis and for monitoring liver disease complications. Moreover, they have a high prognostic value and are cost-effective. Non-invasive methods for assessment of liver fibrosis are gradually being incorporated into new guidelines and are becoming standard of care, which significantly reduces the need for 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».