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Enregistrement W2913094711 · doi:10.1155/2019/1808797

Noninvasive Predictors of High-Risk Varices in Patients with Non-Cirrhotic Portal Hypertension

2019· article· en· W2913094711 sur OpenAlexafffund
Morven Cunningham, Gilda Parastandeh-Chehr, Orlando Cerocchi, David Wong, Keyur Patel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensToronto Liver Centre
Organismes subventionnairesCanadian Association for the Study of the Liver
Mots-clésMedicinePortal hypertensionInternal medicineGastroenterologyCirrhosisPlateletVaricesPortal venous pressureSpleen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-cirrhotic portal hypertension (NCPH) comprises a heterogeneous group of liver disorders causing portal hypertension without cirrhosis and carries a high risk of variceal bleeding. Recent guidelines, based largely on patients with viral cirrhosis, suggest low likelihood of high risk varices (HRV) in patients with a liver stiffness measurement (LSM) <20 kPa and platelet count >150 × 109/L. In NCPH, LSM is often higher than healthy controls but lower than matched cirrhotic patients. The aim of this study was to assess whether LSM or other noninvasive assessments of portal hypertension could predict HRV in NCPH patients. Methods. Records of patients with NCPH seen at a single centre between 2007 and 2018 were reviewed retrospectively. Primary outcome measure was presence or absence of HRV at gastroscopy within 12 months of clinical assessment. Association of LSM or other clinical features of portal hypertension (spleen size, platelet count, platelet count/spleen length ratio (PSL), LSM-spleen length/platelet count ratio score (LSP)) with HRV and ability of these variables to predict HRV was analysed. Results. Of 44 patients with NCPH who met inclusion criteria, 34% (15/44) had HRV. In a multivariate model, spleen size and PSL correlated with HRV but platelet count, LSM, and LSP did not (spleen size: β = 0.35, p = 0.02; OR 1.42, 95% CI 1.06-1.92; PSL: β = -1.47, p = 0.02; OR 0.23, 95% CI 0.07-0.80). There was no significant difference between spleen size and PSL in predicting HRV (AUROC 0.81 (95% CI 0.66 – 0.91) versus 0.71 (95% CI 0.54 – 0.84), respectively, p = 0.400). Spleen size >17.2cm had sensitivity 78.6% and specificity 64.3% for prediction of HRV. Conclusions. In NCPH patients, spleen size may predict risk of HRV at gastroscopy within 12 months. LSM and platelet count are not useful to assess risk of HRV in NCPH.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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