Noninvasive assessment of liver fibrosis and portal hypertension
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The result of ongoing liver injury - and disease, regardless of cause - is fibrosis, and fibrosis appears to be a critically important result of ongoing injury. Further, in a number of different liver diseases, the presence of fibrosis has prognostic value. Therefore, the assessment of fibrosis is of critical clinical importance. Given the importance of fibrosis, there has been a rapid evolution in the use of noninvasive liver tests. This review highlights a number of the core principles surrounding. RECENT FINDINGS: The use of noninvasive test has progressed rapidly over the last decade and data are rapidly accumulating. New terminology has been adapted by the American Association for the Study of Liver Disease (AASLD) for noninvasive assessment of liver disease and termed 'NILDA' (Non-Invasive Liver Disease Assessment). Blood based such as APRI and or FIB-4 and imaging tests such as liver stiffness measurement (LSM) have moderate to high degrees of accuracy for detection of advanced liver fibrosis (≥ F2) and even higher accuracy for detection of severe fibrosis (F4 or cirrhosis). NILDA are particularly effective at the ends of the liver disease spectrum. For example, a very low LSM (less than 7 kPa) essentially excludes significant fibrosis or portal hypertension, and a very high LSM (> 25 kPa) makes significant fibrosis with portal hypertension (cirrhosis) highly likely. SUMMARY: NILDA are currently front and center in terms of assessment of the severity of liver disease. In all patients with known or suspected liver disease, noninvasive blood tests, including APRI and or FIB-4, should be the initial choice to assess the severity of liver fibrosis and/or portal hypertension. In most patients, these tests should be followed with imaging evaluation. The most commonly available imaging is LSM, which appears to be more accurate in predicting fibrosis severity, and is superior to blood tests in the assessment of portal hypertension. In situations in which there is diagnostic uncertainly, liver biopsy with or without HVPG remains an important consideration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».