Prediction of long‐term clinical outcome in a diverse chronic hepatitis B population: Role of the PAGE‐B score
Notice bibliographique
Résumé
An abundance of noninvasive scores have been associated with fibrosis and hepatocellular carcinoma (HCC) development. We aimed to compare the prognostic ability of these scores in relation to liver histology in chronic hepatitis B (CHB) patients. Liver biopsies from treatment-naïve CHB patients at one tertiary care centre were scored by a single hepato-pathologist. Laboratory values at liver biopsy were used to calculate the PAGE-B, REACH-B, GAG-HCC, CU-HCC and FIB-4 scores. Any clinical event was defined as HCC development, liver failure, transplantation and mortality. HCC and mortality data were obtained from national database registries. Of 557 patients, 40 developed a clinical event within a median follow-up of 10.1 (IQR 5.7-15.9) years. The PAGE-B score predicted any clinical event (C-statistic.86, 95% CI: 0.80-0.92), HCC development (C-statistic .91) and reduced transplant-free survival (C-statistic .83) with good accuracy, also when stratified by ethnicity, antiviral therapy after biopsy or advanced fibrosis. The C-statistics (95% CI) of the REACH-B, GAG-HCC, CU-HCC and FIB-4 scores for any event were .70 (0.59-0.81), .82 (0.75-0.89), .73 (0.63-0.84) and.79 (0.69-0.89), respectively. The PAGE-B event risk assessment improved modestly when combined with the Ishak fibrosis stage (C-statistic .87, 95% CI: 0.82-0.93). The PAGE-B score showed the best performance in assessing the likelihood of developing a clinical event among a diverse CHB population over 15 years of follow-up. Additional liver histological characteristics did not appear to provide a clinically significant improvement.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».