Diagnostic accuracy of the aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index for the prediction of hepatitis C–related fibrosis: A systematic review
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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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».