Methods and validation of velacur determined fat fraction in patients with MASLD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As prevalence of patients with steatotic liver diseases increases throughout the world, it is necessary to have accurate and accessible methods to estimate liver fat content. Using quantitative ultrasound parameters, such as attenuation and backscatter, it is possible to estimate liver fat, with MRI proton density fat fraction as the reference standard. Velacur determined fat fraction (VDFF) is a new output measurement on Velacur (Sonic Incytes Medical Corp, Vancouver, BC). Methods: This study described the results of parameter fitting and validation of VDFF, which is a combination of quantitative ultrasound parameters. Patients were recruited from sites within the US and Canada. All patients had contemporaneous Velacur and MRI proton density fat fraction scans. The quantitative ultrasound parameter fitting was completed using linear regression on a random sub-sample approach, and a separate cohort was used for validation. The AUC for detection of 5% liver fat based on MRI-PDFF and the correlation between MRI-PDFF and VDFF was measured in both cohorts. Results: VDFF had an AUROC of 0.97 for the detection of MRI-PDFF > 5% in the parameter fitting cohort, and 0.99 in the validation cohort. The correlation [95% CI] between MRI-PDFF and VDFF was r = 0.84 [0.78 - 0.89] for the parameter fitting cohort and r = 0.90 [0.82 - 0.95] for the validation cohort. Conclusion: The Velacur Determined Fat Fraction (VDFF) is an accurate and accessible way to estimate steatosis as measured by MRI-PDFF. Velacur VDFF can fill the unmet need of an accurate means to diagnosis hepatic steatosis and serve as a potential alternative to biopsy or MRI-PDFF.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».