Increased Body Mass Index and Type 2 Diabetes Are the Main Predictors of Nonalcoholic Fatty Liver Disease and Advanced Fibrosis in Liver Biopsies of Patients With Human Immunodeficiency Virus Monoinfection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver disease is an important cause of morbidity and mortality in people living with human immunodeficiency virus (PLWH), of which nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is an increasingly recognized cause. There are limited data investigating NAFLD in HIV monoinfection and histologically defined disease. We aimed to identify who is at risk of fibrosis, NAFLD, and nonalcoholic steatohepatitis (NASH) among PLWH and explore the diagnostic accuracy of noninvasive markers of fibrosis. METHODS: This was a retrospective, cross-sectional, international, multicenter study including patients with HIV monoinfection, without chronic viral hepatitis or other known causes of chronic liver disease, who underwent liver biopsy for abnormal liver biochemistry and/or clinical suspicion of liver fibrosis. RESULTS: A total of 116 patients from 5 centers were included. Sixty-three (54%) had NAFLD, of whom 57 (92%) had NASH. Overall, 36 (31%) had advanced fibrosis (≥F3) and 3 (3%) had cirrhosis. Of the 53 cases without NAFLD, 15 (28%) had advanced fibrosis. Collagen proportionate area was similar between cases with and without NAFLD (3% vs 2%). Body mass index was independently associated with NAFLD (aOR, 1.2; 95% CI, 1.08-1.34), and type 2 diabetes was independently associated with advanced fibrosis (aOR, 3.42; 95% CI, 1.00-11.71). The area under the curve for advanced fibrosis was 0.65 and 0.66 for both NAFLD Fibrosis Score (NFS) and FIB-4. Cutoff values of -1.455 (NFS) and 1.3 (FIB-4) have negative-predictive values of 0.80 and 0.82, respectively. CONCLUSIONS: Advanced fibrosis is strongly associated with type 2 diabetes in PLWH. Serological markers require further optimization.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».