Liver stiffness assessment as an alternative to hepatic venous pressure gradient for predicting rebleed after acute variceal bleed: A proof‐of‐concept study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Hepatic venous pressure gradient (HVPG), although an important determinant in predicting rebleeding after an episode of acute variceal bleed (AVB), is seldom utilized in clinical practice. We aimed to study the role of liver stiffness measurement (LSM) after variceal bleeding as a potential noninvasive predictor of rebleed. METHODS: This was a post hoc analysis of clinical trial of patients undergoing HVPG (postbleed HVPG) and LSM (postbleed LSM) assessment within 3-5 days of index AVB. HVPG response was assessed after 4 weeks of pharmacotherapy. Comparative assessment of long-term rebleeding rates stratified using postbleed LSM, postbleed HVPG, and HVPG response was performed. Decision curve analysis (DCA) was conducted to identify the most appropriate tool for routine use. RESULTS: Long-term clinical and HVPG response data were available for 48 patients post-AVB, of whom 45 patients had valid postbleed LSM. Rebleeding occurred in 13 (28%) patients over a median follow-up of 4 years with no early rebleeds. Postbleed LSM >30 kPa and baseline HVPG >15 mm Hg were optimal cutoffs for identifying patients at high risk of rebleeding. Time-dependent receiver operating characteristic curves and competing risk analysis accounting for death showed similar discriminative values for all three stratification tools. At usual risk thresholds, HVPG response had maximum benefit on DCA followed by postbleed LSM. On DCA, 50-60 additional HVPGs were required to detect one additional patient at high risk of rebleed. CONCLUSION: Liver stiffness measurement during AVB can potentially be used as an alternative to portal pressure indices in decompensated cirrhosis to identify those at high risk of late-onset rebleed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».