Liver Ultrasound Patterns in Children With Cystic Fibrosis Correlate With Noninvasive Tests of Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Early identification of children with cystic fibrosis (CF) at risk for severe liver disease (CFLD) would enable targeted study of preventative therapies. There is no gold standard test for CFLD. Ultrasonography (US) is used to identify CFLD, but with concerns for its diagnostic accuracy. We aim to determine if differences in standard blood tests, imaging variables and noninvasive liver fibrosis indices correlate with liver US patterns, and thus provide supportive evidence that a heterogeneous US liver pattern reflects clinically relevant liver disease. METHODS: We studied baseline research abdominal US and bloodwork from 244 children with pancreatic insufficient CF, ages 3 to 12 years, enrolled in a prospective study of the ability of US to predict CF cirrhosis (PUSH study). Children with a heterogeneous (HTG) liver pattern on US (n = 62) were matched 1 : 2 in design with children with normal US (NL, n = 122). Analyses included children with nodular (NOD, n = 22) and homogeneous hyperechoic (HMG, n = 38) livers. RESULTS: Univariate analysis showed significant differences between US groups for standard blood tests, spleen size, and noninvasive liver fibrosis indices. Multivariable models discriminated NOD versus NL with excellent accuracy (AUROC 0.96). Models also distinguish HTG versus NL (AUROC 0.76), NOD versus HTG (0.78), and HMG versus NL (0.79). CONCLUSIONS: Liver US patterns in children with CF correlate with platelet count, spleen size and indices of liver fibrosis. Multivariable models of these biomarkers have excellent discriminating ability for NL versus NOD, and good ability to distinguish other US patterns, suggesting that US patterns correlate with clinically relevant liver disease.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».