Noninvasive tools and risk of clinically significant portal hypertension and varices in compensated cirrhosis: The “Anticipate” study
Notice bibliographique
Résumé
In patients with compensated advanced chronic liver disease (cACLD), the presence of clinically significant portal hypertension (CSPH) and varices needing treatment (VNT) bears prognostic and therapeutic implications. Our aim was to develop noninvasive tests-based risk prediction models to provide a point-of-care risk assessment of cACLD patients. We analyzed 518 patients with cACLD from five centers in Europe/Canada with paired noninvasive tests (liver stiffness measurement [LSM] by transient elastography, platelet count, and spleen diameter with calculation of liver stiffness to spleen/platelet score [LSPS] score and platelet-spleen ratio [PSR]) and endoscopy/hepatic venous pressure gradient measurement. Risk of CSPH, varices, and VNT was modeled with logistic regression. All noninvasive tests reliably identified patients with high risk of CSPH, and LSPS had the highest discrimination. LSPS values above 2.65 were associated with risks of CSPH above 80%. None of the tests identified patients with very low risk of all-size varices, but both LSPS and a model combining TE and platelet count identified patients with very low risk (<5%) risk of VNT, suggesting that they could be used to triage patients requiring screening endoscopy. LSPS values of <1.33 were associated with a <5% risk of VNT, and 26% of patients had values below this threshold. LSM combined with platelet count predicted a risk <5% of VNT in 30% of the patients. Nomograms were developed to facilitate point-of-care risk assessment. CONCLUSION: A significant proportion of patients with a very high risk of CSPH, and a population with a very low risk of VNT can be identified with simple, noninvasive tests, suggesting that these can be used to individualize medical care. (Hepatology 2016;64:2173-2184).
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».