A220 THE IMPACT OF DIABETES AND AGE ON PERFORMANCE OF NON-INVASIVE SERUM-BASED TESTS FOR PREDICTION OF ADVANCED FIBROSIS IN BIOPSY-PROVEN NAFLD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is now a leading cause of end-stage liver disease. Advanced stage F3-4 fibrosis predicts liver-related mortality in NAFLD patients. Simple non-invasive serum-based tests (NIT) for F3-4 are limited by indeterminate scores, necessitating secondary tests or liver biopsy. Diagnostic NIT cut-offs may vary in NAFLD patients with diabetes mellitus (DM) and the elderly. Identifying appropriate thresholds in populations in which these tests can be applied will reduce indeterminates and facilitate their broader use. Aims The aim of this study was to assess the impact of DM status and age on the performance of NIT for prediction of advanced fibrosis in patients with biopsy-proven NAFLD. Methods Patients presenting to two Canadian tertiary care centers between 2010–2018 for liver biopsy to diagnose NAFLD were included in this study. NIT including NFS, FIB4, BARD, AST-to-platelet ratio index (APRI), and AST to ALT ratio (AST/ALT) were calculated for each patient using validated cut-offs. Results 457 patients were included in this study. Mean age was 48.8±12.9 years, 56% male, mean BMI 32.3 ± 6.7kg/m2, 69% with DM, and F3-4 prevalence 48%. Indeterminate rates for NIT were generally higher for older patients, with or without DM (27–49% and 37–52%, vs. 33–42% and 20–37%, respectively). FIB-4 and NFS both had high specificity >0.9 in DM patients <60 years (Table 1). There were no differences in AUROC for individual NITs between patients with and without DM, and those < 60 vs. ≥ 60, nor between individual NIT within these groups. Conclusions DM status and age, ≥ 60 vs. < 60, do not appear to have a significant impact on diagnostic performance of serum-based NIT in our cohort. Older patients had higher indeterminate results and reduced specificity, but T2DM status and age did not appear to have an impact on rate of misclassified patients. Serum-based NIT thresholds need to be optimized for older patients to reduce indeterminates and improve specificity. Funding Agencies None
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».