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Enregistrement W4399763932 · doi:10.1097/ruq.0000000000000681

Revisiting the Hepatorenal Index in the Quantification of Hepatic Steatosis: How it is done and the utility

2024· review· en· W4399763932 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Duncan, Beth L. Vealé

Notice bibliographique

RevueUltrasound Quarterly · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteatosisMedicineNonalcoholic fatty liver diseaseFatty liverUltrasoundEchogenicityMagnetic resonance imagingRadiologyLiver diseaseInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a global health concern identified initially in 1980 by Ludwig, Viggiano, McGill, and Oh (Clin Liver Dis. 2018;22:11–21) and, as of 2019, accounted for 25%–30% of the global population. NAFLD is associated with several metabolic health conditions and is characterized by fat accumulation in the liver, otherwise known as hepatic steatosis. Fat in the liver can be quantified using noninvasive imaging such as magnetic resonance imaging, computed tomography, and ultrasound. Hepatorenal index (HRI) is an ultrasound-based technique that compares the ratio of the echogenicity of the liver and the kidney. This literature review aimed to determine the utility of the HRI measurement in quantifying hepatic steatosis. Methods Twenty-three peer-reviewed articles on HRI measurements published between 2018 through 2023 were reviewed, and 11 were selected based on common subjects. The search terms included “hepatorenal index,” “HRI,” “HRI ultrasound,” “hepatorenal ultrasound index,” and “HRI ultrasound measurement.” Three common subject areas were identified in the literature and synthesized down to 11 articles. The common subjects identified were HRI technique, HRI limitations, and HRI diagnostic accuracy. The matrix provided a quick overview of the general information in each piece, aiding in the paper's overall organization. Thirteen articles were rejected as not relevant or out of date. The research question leading this review was, “What does the literature say about the value of HRI in determining moderate to severe hepatic steatosis?” Results The literature revealed that HRI could be valuable in determining moderate to severe hepatic steatosis. HRI could not accurately determine normal or mild steatosis and has several limitations. Conclusions HRI is a more objective method for determining the degree of hepatic steatosis compared with traditional B-mode ultrasound scoring and does not require additional or specialized equipment. Many studies excluded patients with various liver diseases, which may not make HRI a practical tool for clinical usefulness. Further studies should be conducted with larger patient cohorts, a greater degree of hepatic steatosis, and determine specific standardized cutoff values.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0200,019
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0090,016
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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