Laboratory‐based scoring system for prediction of hepatic inflammatory activity in patients with autoimmune hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: In autoimmune hepatitis (AIH), inflammation is closely related to fibrosis. Although transaminase levels are commonly used to assess hepatic inflammation, they may not relate directly to the histology. We developed a noninvasive diagnostic score as an alternative to liver biopsy to help optimize treatment for AIH and monitor disease progress. METHODS: Eighty-two participants with type 1 AIH who had undergone liver biopsy were included (44 in training and 38 in validation sets). Liver histology was assessed according to the histologic activity index (HAI; score 0-18) and Ishak's histologic fibrosis index (HFI; score 0-6). High inflammation was defined as HAI>4, and advanced fibrosis was defined as HFI>2. Routine laboratory test findings and stepwise linear regression were used to develop the best models predicting HAI and HFI. The best cut-off value to predict high inflammation and advanced fibrosis for these formulas was then calculated based on receiver-operating characteristic analysis. RESULTS: The cut-off value for a model predicting high inflammation was ≥3.57 (AUROC = 0.93; 95% CI: 0.86-1.00), with 100% sensitivity and 85% specificity. High inflammation was confirmed with an 81% positive predictive value and excluded with a 100% negative predictive value. In the validation set, the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive values were 100, 56, 88 and 100% respectively. The diagnostic yield of the fibrosis score was unsatisfactory. CONCLUSIONS: The noninvasive inflammatory score based on four routine laboratory parameters discriminated patients with and without significant hepatic inflammation and may facilitate follow-up of type 1 AIH patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».