Utility of shear‐wave elastography to differentiate low from advanced degrees of liver fibrosis in patients with hepatitis C virus infection of native and transplant livers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the accuracy of shear-wave elastography (SWE) to differentiate low from advanced degrees of liver fibrosis in hepatitis C patients. MATERIAL & METHOD: Consented native/transplant hepatitis C patients underwent SWE using a C1-6 MHz transducer before ultrasound (US)-guided liver biopsy. Five interpretable SWE samples were obtained from the right lobe of the liver immediately before US-guided random biopsy of the right lobe. Average kilopascal (kPa) values were compared to the meta-analysis of histological data in viral hepatitis (METAVIR) fibrosis grading. SWE values were correlated with the degree of inflammation and fatty infiltration. RESULTS: Study population consisted of 115 patients (63 with transplant, and 52 with native liver) including 29 women and 86 men, with a mean ± SD age of 56 ± 8.7 years. Mean ± SD SWE values were 7.9 ± 3 kPa in 83 patients with METAVIR scores of 0-2 and 13.2 ± 5.9 kPa in 32 patients with METAVIR scores of 3 or 4 (P < .001). Area under curve (AUC) of a Receiver Operating Characteristics curve for advanced degrees of fibrosis was 0.81 (95% CI: 0.71, 0.90) (P < .001). AUCs of transplant versus native livers (0.78 [CI:0.62, 0.94] versus 0.85 [CI: 0.73, 0.96]), degree of inflammation (0.81 [CI: 0.65, 0.97] versus 0.72 [0.56, 0.88]), or degree of fat deposition (0.81 [CI:0.70, 0.92] versus 0.80 [CI:0.61, 1]) were not statistically different (P > .05). for kPa threshold of SWE value of 10.67 kPa to differentiate advanced from low degree of fibrosis had a sensitivity of 59% (CI: 41%-76%) and specificity of 90% (CI: 82%-96%). CONCLUSION: Liver stiffness evaluated by SWE can differentiate low from advanced liver fibrosis.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».