Association Between Transient Elastography and Controlled Attenuated Parameter and Liver Ultrasound in Children With Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Methods to identify children with cystic fibrosis (CF) at risk for development of advanced liver disease are lacking. We aim to determine the association between liver stiffness measurement (LSM) by vibration‐controlled transient elastography (VCTE) with research ultrasound (US) patterns and conventional hepatic markers as a potential means to follow liver disease progression in children with CF. ELASTIC (Longitudinal Assessment of Transient Elastography in CF) is a nested cohort of 141 patients, ages 7‐21, enrolled in the Prediction by US of Risk of Hepatic Cirrhosis in CF (PUSH) Study. We studied the association between LSM with research‐grade US patterns (normal [NL], heterogeneous [HTG], homogeneous [HMG], or nodular [NOD]) and conventional hepatic markers. In a subgroup (n = 79), the association between controlled attenuation parameter (CAP) and US pattern was explored. Among 133 subjects undergoing VCTE, NOD participants (n = 26) had a significantly higher median (interquartile range) LSM of 9.1 kPa (6.3, 15.8) versus NL (n = 72, 5.1 kPa [4.2, 7.0]; P < 0.0001), HMG (n = 17, 5.9 kPa [5.2, 7.8]; P = 0.0013), and HTG (n = 18, 6.1 kPa [4.7, 7.0]; P = 0.0008) participants. HMG participants (n = 14) had a significantly higher mean CAP (SD) (270.5 dB/m [61.1]) compared with NL (n = 40, 218.8 dB/m [46.5]; P = 0.0027), HTG (n = 10, 218.1 dB/m [60.7]; P = 0.044), and NOD (n = 15, 222.7 dB/m [56.4]; P = 0.041) participants. LSM had a negative correlation with platelet count (r s = 0.28, P = 0.0071) and positive correlation with aspartate aminotransferase–to‐platelet ratio index (r s = 0.38, P = 0.0002), Fibrosis‐4 index (r s = 0.36, P = 0.0007), gamma‐glutamyltransferase (GGT; r s = 0.35, P = 0.0017), GGT‐to‐platelet ratio (r s = 0.35, P = 0.003), and US spleen size z‐score (r s = 0.27, P = 0.0073). Conclusion: VCTE is associated with US patterns and conventional markers in patients with liver disease with CF.
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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 ».