Diagnostic accuracy of the visceral adiposity index in patients with metabolic-associated fatty liver disease: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conflicting results on the prognostic value of the visceral adiposity index (VAI) in patients with metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD) have been reported. This study aimed to assess the diagnostic value of the VAI in MAFLD patients. METHODS: test, and the appropriate model was selected according to the heterogeneity results. The diagnostic efficacy of the VAI was evaluated by sensitivity, specificity, and area under the curve, and a Fagan diagram was generated to evaluate the diagnostic ability of the VAI. RESULTS: A total of 9 studies were included. The overall quality of the included studies was good. Meta-analysis showed that the combined sensitivity of the VAI for the diagnosis of MAFLD was 0.70 [95% CI (0.69-0.71)], the combined specificity was 0.67 [95% CI (0.67-0.68)], the combined positive likelihood ratio was 2.08 [95% CI (1.87-2.31)], the combined negative likelihood ratio was 0.39 [95% CI (0.34-0.44)], and the combined diagnostic odds ratio was 5.81 [95% CI (4.73-7.14)]. The corresponding area under the curve was 0.79 [95% CI (0.75-0.82)]. Meta-regression analysis showed that the diagnostic method was a potential source of heterogeneity (P < 0.05). The Fagan diagram showed that the precision of MAFLD diagnosis was 70% when the pretest probability was set to 50% and then supplemented by the VAI. CONCLUSIONS: The VAI is an independent predictor in the diagnosis of MAFLD and may be helpful in the detection of MAFLD. A VAI > 2.33 suggests that patients have a high probability of having MAFLD.
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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 | 0,029 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».