Impact of age on NIS2+™ and other non-invasive blood tests for the evaluation of liver disease and detection of at-risk MASH
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: other NITs. Methods: An analysis cohort (N = 1,926) with biopsy-proven MASLD was selected among individuals screened for the phase III RESOLVE-IT clinical trial and divided into ≤45, 46-55, 56-64, and ≥65 years groups. To avoid potential confounding effects, a well-balanced cohort (n = 708; n = 177/age group) was obtained by applying a propensity score-matching algorithm to the analysis cohort. Baseline values of biomarkers and NITs were compared across age groups using one-way ANOVA, and the impact of age and histology were compared through three-way ANOVA. The impact of age on NIT performance for the detection of at-risk metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH; MASLD activity score [MAS] ≥4 and fibrosis stage [F] ≥2) was also evaluated. Results: <0.0001) impacted those of NFS (NAFLD fibrosis score), FIB-4 (Fibrosis-4 index), and Enhanced Liver Fibrosis (ELF™) score. NIS2+™ was the only NIT on which fibrosis and MAS exerted a moderate to large effect. While the impact of fibrosis on APRI was moderate, that of MAS was low. The impact of age on FIB-4 and NFS was larger than that of fibrosis. NIS2+™ exhibited the highest AUROC values for detecting at-risk MASH across age groups, with stable performances irrespective of cut-offs. Conclusions: NIS2+™ was not significantly impacted by age and was sensitive to both fibrosis and MAS grade, demonstrating a robust performance to rule in/out at-risk MASH with fixed cut-offs. Impact and Implications: While metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) can affect individuals of all ages, patient age could represent an important confounding factor when interpreting non-invasive test (NIT) results, highlighting the need for reliable and efficient NITs that are not impacted by age and that could be interpreted with fixed cut-offs, irrespective of patient age. We report the impact of age on different well-established NITs - among those tested, only two panels, NIS2+™ and APRI, were not impacted by age and can be used and interpreted independently of patient age. NIS2+™ was also sensitive to both fibrosis and MAS, further confirming its efficiency for the detection of the composite endpoint of at-risk MASH and its potential as a valuable candidate for large-scale implementation in clinical practice and clinical trials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».