Influence of Liver Inflammation on Liver Stiffness Measurement in Patients with Autoimmune Hepatitis Evaluation by Combinational Elastography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In order to evaluate the influence of liver inflammation on liver stiffness measurement (LSM) by the simultaneous use of shear wave and strain imaging (combinational elastography), shear wave and strain imaging were compared before and after initial therapy for autoimmune hepatitis (AIH). METHODS: Nine AIH patients initially treated with steroid were enrolled. Transient elastography and real-time tissue elastography were performed just before and 1 month after the start of initial steroid treatment. Blood samples, LSM, and the liver fibrosis index (LFI) were compared. RESULTS: Aspartate aminotransferase (p = 0.002) and alanine aminotransferase (ALT) (p = 0.015) were significantly decreased after initial treatment. The LSM was 15.5 ± 9.6 kPa at baseline, decreasing to 7.2 ± 2.3 kPa after initial treatment p = 0.034). The LFI was 1.67 ± 0.67 at baseline and 1.61 ± 0.66 after initial treatment; no significant change in LFI was recognized (p = 0.842). Between ΔALT and ΔLSM, a significant regression equation could be calculated as follows: ΔALT = -0.55 + 0.654 × ΔLSM. CONCLUSIONS: Combinational elastography was useful in evaluating not only the degree of liver fibrosis, but also the degree of liver inflammation 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».