Noninvasive Prediction of Outcomes in Autoimmune Hepatitis–Related Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
The value of noninvasive tools in the diagnosis of autoimmune hepatitis (AIH)-related cirrhosis and the prediction of clinical outcomes is largely unknown. We sought to evaluate (1) the utility of liver stiffness measurement (LSM) in the diagnosis of cirrhosis and (2) the performance of the Sixth Baveno Consensus on Portal Hypertension (Baveno VI), expanded Baveno VI, and the ANTICIPATE models in predicting the absence of varices needing treatment (VNT). A multicenter cohort of 132 patients with AIH-related cirrhosis was retrospectively analyzed. LSM and endoscopies performed at the time of cirrhosis diagnosis were recorded. Most of the patients were female (66%), with a median age of 54 years. Only 33%-49% of patients had a LSM above the cutoff points described for the diagnosis of AIH-related cirrhosis (12.5, 14, and 16 kPa). Patients with portal hypertension (PHT) had significantly higher LSM than those without PHT (15.7 vs. 11.7 kPa; P = 0.001), but 39%-52% of patients with PHT still had LSM below these limits. The time since AIH diagnosis negatively correlated with LSM, with longer time being significantly associated with a lower proportion of patients with LSM above these cutoffs. VNT was present in 12 endoscopies. The use of the Baveno VI, expanded Baveno VI criteria, and the ANTICIPATE model would have saved 46%-63% of endoscopies, but the latter underpredicted the risk of VNT. Conclusions: LSM cutoff points do not have a good discriminative capacity for the diagnosis of AIH-related cirrhosis, especially long-term after treatment initiation. Noninvasive tools are helpful to triage patients for endoscopy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».