Controlled Attenuation Parameter (CAP): a noninvasive method for the detection of hepatic steatosis based on transient elastography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate tools for the noninvasive detection of hepatic steatosis are needed. The Controlled Attenuation Parameter (CAP) specifically targets liver steatosis using a process based on transient elastography. METHODS: Patients with chronic liver disease and body mass index (BMI) ≥28 kg/m(2) underwent biopsy and liver stiffness measurement (LSM) with simultaneous CAP determination using the FibroScan(®) M probe. The performance of the CAP for diagnosing steatosis compared with biopsy was assessed using areas under receiver operating characteristic curves (AUROC). RESULTS: A total of 153 patients were included: 69% were male, median BMI was 32 kg/m(2); 47% had nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD); and 65% had significant (≥10%) steatosis. The CAP was significantly correlated with the percentage of steatosis (ρ = 0.47) and steatosis grade (ρ = 0.51; both P < 0.00005). The median CAP was higher among patients with significant steatosis (317 [IQR 284-339] vs. 250 [227-279] dB/m with <10% steatosis; P < 0.0005) and the AUROC for this outcome was 0.81 (95% CI 0.74-0.88). At a cut-off of 283 dB/m, the CAP was 76% sensitive, 79% specific, and had positive and negative predictive values of 87% and 64%, respectively. CAP performance was not influenced by measurement variability, but was higher in patients with mild (F0-F1) fibrosis (AUROC 0.89 vs. 0.72 with F2-F4; P = 0.03). The AUROCs of the CAP for ≥5%, >33% and >66% steatosis were 0.79, 0.76 and 0.70, respectively. CONCLUSIONS: The CAP is a promising tool for the noninvasive detection of hepatic steatosis. Advantages of CAP include its ease of measurement, operator-independence and simultaneous availability with LSM for fibrosis assessment.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».