Estimating chronic hepatitis C prognosis using transient elastography‐based liver stiffness: A systematic review and meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic hepatitis C (CHC) is a leading cause of hepatic fibrosis and cirrhosis. The level of fibrosis is traditionally established by histology, and prognosis is estimated using fibrosis progression rates (FPRs; annual probability of progressing across histological stages). However, newer noninvasive alternatives are quickly replacing biopsy. One alternative, transient elastography (TE), quantifies fibrosis by measuring liver stiffness (LSM). Given these developments, the purpose of this study was (i) to estimate prognosis in treatment-naïve CHC patients using TE-based liver stiffness progression rates (LSPR) as an alternative to FPRs and (ii) to compare consistency between LSPRs and FPRs. A systematic literature search was performed using multiple databases (January 1990 to February 2016). LSPRs were calculated using either a direct method (given the difference in serial LSMs and time elapsed) or an indirect method given a single LSM and the estimated duration of infection and pooled using random-effects meta-analyses. For validation purposes, FPRs were also estimated. Heterogeneity was explored by random-effects meta-regression. Twenty-seven studies reporting on 39 groups of patients (N = 5874) were identified with 35 groups allowing for indirect and 8 for direct estimation of LSPR. The majority (~58%) of patients were HIV/HCV-coinfected. The estimated time-to-cirrhosis based on TE vs biopsy was 39 and 38 years, respectively. In univariate meta-regressions, male sex and HIV were positively and age at assessment, negatively associated with LSPRs. Noninvasive prognosis of HCV is consistent with FPRs in predicting time-to-cirrhosis, but more longitudinal studies of liver stiffness are needed to obtain refined estimates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle