Non-Invasive Assessment of Liver Fibrosis in Hepatitis B Patients
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this review is to provide updated information on the clinical use of non-invasive serum and imaging-based tests for fibrosis assessment in chronic hepatitis B (CHB) virus infection. In recent years, non-invasive tests (NIT) have been increasingly used to determine eligibility for treatment. Liver biopsy is still considered the gold standard for assessing inflammatory activity and fibrosis staging, but it is an invasive procedure with inherent limitations. Simple serum markers such as APRI and FIB-4 are limited by indeterminate results but remain useful initial tests for fibrosis severity if imaging elastography is not available. Point-of-care US-based elastography techniques, such as vibration-controlled transient elastography or 2D shear wave elastography, are increasingly available and have better accuracy than simple serum tests for advanced fibrosis or cirrhosis, although stiffness cut-offs are variable based on E-antigen status and inflammatory activity. Current NITs have poor diagnostic performance for following changes in fibrosis with antiviral therapy. However, NITs may have greater clinical utility for determining prognosis in patients with CHB that have advanced disease, especially for the development of hepatocellular carcinoma and/or liver decompensation. Algorithms combining serum and imaging NITs appear promising for advanced fibrosis and prognostic risk stratification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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 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 ».