Ultrasound-based steatosis grading system using 2D-attenuation imaging: An individual patient data meta-analysis with external validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Noninvasive tools assessing steatosis, such as ultrasonography-based 2D-attenuation imaging (ATI), are needed to tackle the worldwide burden of steatotic liver disease. This one-stage individual patient data (IPD) meta-analysis aimed to create an ATI-based steatosis grading system. APPROACH AND RESULTS: A systematic review (EMBASE + MEDLINE, 2018-2022) identified studies, including patients with histologically or magnetic resonance imaging proton-density fat fraction (MRI-PDFF)-verified ATI for grading steatosis (S0 to S3). One-stage IPD meta-analyses were conducted using generalized mixed models with a random study-specific intercept. Created ATI-based steatosis grading system (aS0 to aS3) was externally validated on a prospective cohort of patients with type 2 diabetes and metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (n=174, histologically and MRI-PDFF-verified steatosis). Eleven enrolled studies included 1374 patients, classified into S0, S1, S2, and S3 in 45.4%, 35.0%, 9.3%, and 10.3% of the cases. ATI was correlated with histological steatosis ( r = 0.60; 95% CI: 0.52, 0.67; p < 0.001) and MRI-PDFF ( r = 0.70; 95% CI: 0.66, 0.73; p < 0.001) but not with liver stiffness ( r = 0.03; 95% CI: -0.04, 0.11, p = 0.343). Steatosis grade was an independent factor associated with ATI (coefficient: 0.24; 95% CI: [0.22, 0.26]; p < 0.001). ATI marginal means within S0, S1, S2, and S3 subpopulations were 0.59 (95% CI: [0.58, 0.61]), 0.69 (95% CI [0.67, 0.71]), 0.78 (95% CI: [0.76, 0.81]), and 0.85 (95% CI: [0.83, 0.88]) dB/cm/MHz; all contrasts between grades were significant ( p < 0.0001). Three ATI thresholds were calibrated to create a new ATI-based steatosis grading system (aS0 to aS3, cutoffs: 0.66, 0.73, and 0.81 dB/cm/MHz). Its external validation showed Obuchowski measures of 0.84 ± 0.02 and 0.82 ± 0.02 with histologically based and MRI-PDFF-based references. CONCLUSIONS: ATI is a reliable, noninvasive marker of steatosis. This validated ATI-based steatosis grading system could be valuable in assessing patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease.
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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 | 0,040 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».