Risk of liver-related events in metabolic dysfunction–associated steatohepatitis (MASH) patients with fibrosis: A comparative analysis of various risk stratification criteria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: International regulatory agencies recommend testing drug therapy for patients with noncirrhotic high-risk metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) because they are at risk of liver-related events (LRE). We aimed to compare the risk of LRE in patients with MASLD stratified for F2-F4 fibrosis and MASH. APPROACH AND RESULTS: Overall, 1938 consecutive patients with biopsy-proven MASLD were enrolled. High-risk MASH was defined as MASH with F2-F4 fibrosis. LSM was measured by transient elastography. LRE were recorded during follow-up. Cox multivariate models were used to assess the association between high-risk MASH or F2-F4 fibrosis without MASH, of LSM (≥8 or ≥10 Kpa), and of AGILE 3+ with LRE. The diagnostic performance for the prediction of LRE was assessed using the area under the receiver operating characteristic curves. The observed 5-year actuarial rate of LRE was 0.4%, 0.2%, 5.1%, and 6.6% in patients with F0-F1 fibrosis without MASH, F0-F1 fibrosis with MASH, F2-F4 fibrosis without MASH, and high-risk MASH, respectively. At multivariate Cox regression analysis using F0-F1 fibrosis without MASH as a reference, both F2-F4 fibrosis without MASH [adjusted HR (aHR) 9.96] and high-risk MASH (aHR 10.14) were associated with LRE. In the 1074 patients with available LSM, LSM ≥ 10 kPa (aHR 6.31) or AGILE 3+ > 0.67 (aHR 27.45) independently predicted the development of LRE and had similarly acceptable 5-year area under the receiver operating characteristic to high-risk MASH and F2-F4 fibrosis (0.772, 0.818, 0.739, and 0.780, respectively). CONCLUSIONS: The risk of LRE is similar in patients with high-risk MASH and with F2-F4 fibrosis without MASH. The use of LSM ≥ 10 kPa or AGILE 3+ > 0.67 could be an accurate option to identify patients with MASLD worthy to be included in clinical trials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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)
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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 ».