Clinical implications of serum <scp><i>Wisteria floribunda</i></scp> agglutinin‐positive Mac‐2‐binding protein in treatment‐naïve chronic hepatitis B
Notice bibliographique
Résumé
Aim To examine the relationship between serum Wisteria floribunda agglutinin‐positive Mac‐2‐binding protein (WFA + ‐M2BP) levels and liver histological findings for patients with treatment naïve chronic hepatitis B (CHB). Methods A total of 189 treatment naïve‐CHB patients were analyzed. We examined the effect of pretreatment serum WFA + ‐M2BP levels on histological findings compared with other laboratory markers, including aspartate aminotransferase (AST) to platelet ratio index, Fibrosis‐4 index, platelet count, AST to alanine aminotransferase (ALT) ratio, and hyaluronic acid as liver fibrosis markers, and AST value, ALT value, and serum interferon‐γ‐inducible protein‐10 level as liver inflammation markers. Results The WFA + ‐M2BP value ranged from 0.3 cut‐off index (COI) to 12.9 COI (median value, 1.2 COI). The degree of liver fibrosis was significantly stratified according to WFA + ‐M2BP level in each group except for groups F2 and F3 and the degree of liver inflammation activity was significantly stratified according to WFA + ‐M2BP level in each group. For predicting F4, WFA + ‐M2BP level yielded the highest area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) with a level of 0.87 and for predicting advanced liver fibrosis (≥F3) and significant liver fibrosis (≥F2), WFA + ‐M2BP level yielded the second highest AUROCs (both, 0.77) among six fibrotic markers. For predicting severe (A3) or significant liver inflammation activity (≥A2), AUROCs of WFA + ‐M2BP level were 0.78 and 0.76. Conclusion The WFA + ‐M2BP level can be a useful marker for assessing liver histological findings in patients with treatment‐naïve CHB, although it has several limitations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».