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Enregistrement W2894776121 · doi:10.1016/j.jhep.2018.09.024

Longitudinal correlations between MRE, MRI-PDFF, and liver histology in patients with non-alcoholic steatohepatitis: Analysis of data from a phase II trial of selonsertib

2018· article· en· W2894776121 sur OpenAlexaff
Saumya Jayakumar, Michael S. Middleton, Eric Lawitz, Parvez Mantry, Stephen H. Caldwell, Hays Arnold, Anna Mae Diehl, Reem Ghalib, Magdy Elkhashab, Manal F. Abdelmalek, Kris V. Kowdley, C. Stephen Djedjos, Ren Xu, Ling Han, G. Mani Subramanian, Robert P. Myers, Zachary Goodman, Nezam H. Afdhal, Michael Charlton, Claude B. Sirlin, Rohit Loomba

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto Liver Centre
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésSteatohepatitisHistologyMedicineInternal medicineGastroenterologyFatty liverDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Non-invasive tools for monitoring treatment response and disease progression in non-alcoholic steatohepatitis (NASH) are needed. Our objective was to evaluate the utility of magnetic resonance (MR)-based hepatic imaging measures for the assessment of liver histology in patients with NASH. METHODS: We analyzed data from patients with NASH and stage 2 or 3 fibrosis enrolled in a phase II study of selonsertib. Pre- and post-treatment assessments included centrally read MR elastography (MRE)-estimated liver stiffness, MR imaging-estimated proton density fat fraction (MRI-PDFF), and liver biopsies evaluated according to the NASH Clinical Research Network classification and the non-alcoholic fatty liver disease activity score (NAS). RESULTS: Among 54 patients with MRE and biopsies at baseline and week 24, 18 (33%) had fibrosis improvement (≥1-stage reduction) after undergoing 24 weeks of treatment with the study drug. The area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of MRE-stiffness to predict fibrosis improvement was 0.62 (95% CI 0.46-0.78) and the optimal threshold was a ≥0% relative reduction. At this threshold, MRE had 67% sensitivity, 64% specificity, 48% positive predictive value, 79% negative predictive value. Among 65 patients with MRI-PDFF and biopsies at baseline and week 24, a ≥1-grade reduction in steatosis was observed in 18 (28%). The AUROC of MRI-PDFF to predict steatosis response was 0.70 (95% CI 0.57-0.83) and the optimal threshold was a ≥0% relative reduction. At this threshold, MRI-PDFF had 89% sensitivity and 47% specificity, 39% positive predictive value, and 92% negative predictive value. CONCLUSIONS: These preliminary data support the further evaluation of MRE-stiffness and MRI-PDFF for the longitudinal assessment of histologic response in patients with NASH. LAY SUMMARY: Liver biopsy is a potentially painful and risky method to assess damage to the liver due to non-alcoholic steatohepatitis (NASH). We analyzed data from a clinical trial to determine if 2 methods of magnetic resonance imaging - 1 to measure liver fat and 1 to measure liver fibrosis (scarring) - could potentially replace liver biopsy in evaluating NASH-related liver injury. Both imaging methods were correlated with biopsy in showing the effects of NASH on the liver.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations206
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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