Diagnostic accuracy of the aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index for the prediction of hepatitis C–related fibrosis: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The development of noninvasive markers of liver fibrosis is a clinical and research priority. The aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index (APRI) is a promising tool with limited expense and widespread availability. Our objective was to systematically review the performance of the APRI in hepatitis C virus (HCV)-infected patients. Random effects meta-analyses and areas under summary receiver operating characteristic curves (AUC) were examined to characterize APRI accuracy for significant fibrosis (stages 2-4) and cirrhosis. In 22 studies (n = 4,266), the summary AUCs of the APRI for significant fibrosis and cirrhosis were 0.76 [95% confidence interval (CI), 0.74-0.79] and 0.82 (95%CI, 0.79-0.86), respectively. For significant fibrosis, an APRI threshold of 0.5 was 81% sensitive and 50% specific. At a 40% prevalence of significant fibrosis, this threshold had a negative predictive value (NPV) of 80%, but could reduce the necessity of liver biopsy by only 35%. For cirrhosis, a threshold of 1.0 was 76% sensitive and 71% specific. At a 15% cirrhosis prevalence, the NPV of this threshold was 91%. Higher APRI thresholds had suboptimal positive predictive values except in settings with a high prevalence of cirrhosis. APRI accuracy was not affected by the prevalence of advanced fibrosis, or study and biopsy quality. However, the accuracy for cirrhosis was greater in studies including human immunodeficiency virus (HIV)/HCV-co-infected patients. CONCLUSION: The major strength of the APRI is the exclusion of significant HCV-related fibrosis. Future studies of novel markers should demonstrate improved accuracy and cost-effectiveness compared with this economical and widely available index.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle