A188 COMPARING THE PERFORMANCE OF FIBROSIS-4 (FIB-4) AND NON-ALCOHOLIC FATTY LIVER DISEASE FIBROSIS SCORE (NFS) WITH FIBROSCAN SCORES IN NON-ALCOHOLIC FATTY LIVER DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the rates of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) on the rise, the necessity of identifying patients at risk of cirrhosis and its complications is becoming ever more important. Liver biopsy remains the gold standard for assessing fibrosis, although the costs, risks, and availability prohibit its widespread use for at-risk patients. Fibroscan has proven to be a non-invasive and accurate way of assessing fibrosis, although the availability of this modality is often limited in the primary care setting. The Fibrosis-4 (FIB-4) and Non-Alcoholic Fatty Liver Disease Fibrosis Score (NFS) are scoring systems which incorporate commonly measured lab parameters and BMI to predict fibrosis. In this study, we compared FIB-4 and NFS values to fibroscan scores to assess the accuracy of these inexpensive and readily available scoring systems for detecting fibrosis. Aims The aim of this study was to determine if non-invasive and inexpensive scoring systems (FIB-4 and NFS) can be used to rule out fibrosis in non-alcoholic fatty liver disease with comparable efficacy to fibroscan. Ultimately, we aim to demonstrate that these scoring systems can be used as an alternative to fibroscan in some patients. Methods Data was collected from 317 patient charts from the Vancouver General Hepatology Clinic. 93 patients were removed from the study due to insufficient data (missing Fibroscan score or lab work necessary for FIB-4/NFS). For the remaining 224 patients, FIB-4 and NFS were calculated and compared to fibrosis scores both independently and in combination. Results: Using a NFS score cut-off of -1.455 and a fibroscan score cut-off of ≥8.7kPa, the NFS had a sensitivity of 71.9%, a specificity of 75%, and a negative predictive value of 94.1%. For a fibroscan score cut-off of ≥8.0kPa, the NFS had a sensitivity of 66.7%, a specificity of 75.7%, and a negative predictive value of 91.5%. Using a fibroscan score cut-off of ≥8.7kPa, the FIB-4 score had a sensitivity of 53.1%, specificity of 84.9%, and a negative predictive value of 91.6%. For a cut-off of ≥8.0kPa, it had a sensitivity of 51.3%, and 85.9%, and a negative predictive value of 89.3%. Conclusions: The NFS and FIB-4 are non-invasive scoring systems that have high sensitivity and negative predictive value for fibrosis when compared to fibroscan scores. These findings suggest that the NFS and FIB-4 can provide adequate reassurance to rule-out fibrosis in select patients, and has promising use in the primary care setting where fibroscan access is often limited. Funding Agencies None
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».