Angiotensin-converting enzyme for noninvasive assessment of liver fibrosis in autoimmune hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: There are no validated noninvasive markers of liver fibrosis in autoimmune hepatitis (AIH). An activated renin-angiotensin system (RAS) and its key element angiotensin-converting enzyme (ACE) have been implicated in the pathogenesis of hepatic fibrogenesis. We aimed to study the assumed role of activated RAS in the fibrogenic process and whether the serum concentration of ACE can predict different fibrosis stages in AIH. PATIENTS AND METHODS: Serum samples of 73 consecutive patients who were diagnosed with AIH were analysed for ACE concentration. All patients underwent a liver biopsy. RESULTS: Serum ACE levels increased significantly for each fibrosis score. The median ACE was 45 U/l in patients with fibrosis score I, 54 U/l in patients with fibrosis score II, 68 U/l in patients with fibrosis score III and 87 U/l in patients with fibrosis score IV. For significant fibrosis (≤F2), a 56 U/l cut-off value of ACE had 95.5% sensitivity and 74.5% specificity, and receiver-operating characteristic curves showed an area under the curve (AUC) of 0.89. For advanced fibrosis (≤F3), a 64 U/l cut-off level of ACE had 85.2% sensitivity and 94.8% specificity, and AUC was 0.91. For cirrhosis, a 68 U/l cut-off level of ACE had 100% sensitivity and 84.4% specificity, and AUC was 0.95. CONCLUSION: Our results suggest that activated RAS may sustain hepatic fibrogenesis in AIH. Measurement of serum ACE offers an easy, accurate and inexpensive noninvasive method that differentiates significant from nonsignificant liver fibrosis in AIH. Blockade of RAS may exert beneficial effects on fibrosis progression in AIH.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».