A217 NONINVASIVE ASSESSMENTS TO IDENTIFY PATIENTS WITH ADVANCED FIBROSIS DUE TO NASH: SCREENED POPULATION FROM THE REGENERATE TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims We explored the ability of noninvasive tests (NITs) to identify patients (pts) with advanced fibrosis due to NASH. Methods All screened pts from the ongoing phase 3 REGENERATE with available histology data were included. Five NITs were evaluated using established literature cutoffs to identify or exclude advanced fibrosis (values between upper and lower thresholds were considered indeterminate): Aspartate Transaminase-to-Platelet Ratio Index (APRI; ≥0.57, ≤0.84), Enhanced Liver Fibrosis (ELF; ≥7.7, <9.8), Fibrosis-4 (FIB-4; ≥1.30, <2.67), NAFLD fibrosis score (NFS; ≥−1.455, <0.676), and Transient Elastography (TE; ≥7.9 kPa, <9.6 kPa). Three testing methods applied were single NIT, 2 simultaneous NITs weighted equally (NFS+ELF, FIB-4+ELF, NFS+TE, FIB-4+TE), and 2 sequential NITs with the second test performed only if the first test was indeterminate (NFS→ELF, FIB-4→ELF, NFS→TE, FIB-4→TE). Results 4133 pts in the REGENERATE screened population had an available biopsy (baseline liver biopsy: F0, 15.5%; F1, 27.2%; F2, 21.2%; F3, 29.6%; F4, 6.5%). Of these, 96% had FIB-4, NFS, and APRI, 41% had TE, and 28% had ELF. Single NITs with upper thresholds demonstrating strong specificity for identification of advanced fibrosis were FIB-4 (97%), NFS (94%), and APRI (86%); NITs with lower thresholds demonstrating good sensitivity for identification of early fibrosis were ELF (100%) and TE (88%). Evaluation of 2 simultaneous NITs resulted in a greater percentage of pts in the indeterminate zone. Application of 2 sequential tests improved the accuracy of identification and reduced misclassification vs 2 simultaneous tests. Conclusions Sequential NIT strategies may decrease liver biopsy rates while maintaining the accuracy of noninvasive diagnosis in pts with advanced fibrosis due to NASH. Funding Agencies Intercept Pharmaceuticals
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».