Limitations of non-invasive tests for assessment of liver fibrosis
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
The diagnostic assessment of liver injury is an important step in the management of patients with chronic liver disease (CLD). Although liver biopsy is the reference standard for the assessment of necroinflammation and fibrosis, the inherent limitations of an invasive procedure, and need for repeat sampling, have led to the development of several non-invasive tests (NITs) as alternatives to liver biopsy. Such non-invasive approaches mostly include biological (serum biomarker algorithms) or physical (imaging assessment of tissue stiffness) assessments. However, currently available NITs have several limitations, such as variability, inadequate accuracy and risk factors for error, while the development of a newer generation of biomarkers for fibrosis may be limited by the sampling error inherent to the reference standard. Many of the current NITs were initially developed to diagnose significant fibrosis in chronic hepatitis C, subsequently refined for the diagnosis of advanced fibrosis in patients with non-alcoholic fatty liver disease, and further adapted for prognostication in CLD. An important consideration is that despite their increased use in clinical practice, these NITs were not designed to reflect the dynamic process of fibrogenesis, differentiate between adjacent disease stages, diagnose non-alcoholic steatohepatitis, or follow longitudinal changes in fibrosis or disease activity caused by natural history or therapeutic intervention. Understanding the strengths and limitations of these NITs will allow for more judicious interpretation in the clinical context, where NITs should be viewed as complementary to, rather than as a replacement for, liver biopsy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 découle