Evaluation of the performance and concordance of Fibroscan and the APRI score in patients with chronic hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Plusieurs méthodes non invasives d’évaluation de la fibrose ont été développées qui ont prouvé leur intérêt en cas d’hépatite virale chronique C. L’objectif de cette étude est d’évaluer la performance diagnostique de la fibrose par le Fibroscan et le score APRI en les comparant à la biopsie hépatique chez les patients atteints d’hépatite virale chronique C dans la wilaya de Batna. Matériels et Méthodes. Une étude descriptive d’observation de 72 patients atteints d’hépatite C chronique, confirmés par une PCR, ont bénéficié d’une évaluation de la fibrose hépatique par le Fibroscan, le score APRI et la biopsie hépatique. Les valeurs de coefficient Kappa ont été utilisées pour évaluer le degré d’accord entre ces examens. La performance diagnostique de Fibroscan a été évaluée par la mesure des aires sous la courbe ROC (AUROC) et la valeur seuil optimale. Résultats. L’âge moyen de ces patients est de 56,35 ± 8,63 ans. Un sex-ratio (H/F) de 0,47. La moyenne de l’élasticité de ces patients est de 16,08 ± 9,99 Kpa, allant de 4,30 Kpa à 46,40 Kpa. Les résultats de l’analyse de la concordance ont montré un accord modéré significatif entre le Fibroscan et la PBH avec un Kappa à 0,597, P < 0,001. Les AUROC pour le Fibroscan/ le score APRI pour le diagnostic de fibrose significative (F ≥ 2), sévère (F ≥ 3) et de cirrhose (F = 4) sont 0,924 (0,863 - 0,986) / 0,710 (0,578- 0,842) ; 0,923 (0,848-0,999) / 0,804 (0,702- 0,906) ; 0,924 (0,855 - 0,992) / 0,878 (0,800 - 0,956) respectivement. Les seuils optimaux de l’élasticité pour la fibrose significative (F ≥ 2), sévère (F ≥ 3) et de cirrhose (F = 4) sont 9,9 Kpa, 11,6 Kpa, 15,3 Kpa respectivement. Conclusion. Dans notre série, le Fibroscan reste l’examen le plus performant dans le diagnostic de la fibrose hépatique quel que soit son degré.
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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».