Age-dependent differences in FIB-4 predictions of fibrosis in patients with MASLD referred from primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fibrosis 4 (FIB-4) is widely used to triage patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease. Given that age is part of FIB-4, higher scores may be expected in the elderly population. This led to the proposal of using a higher threshold of FIB-4 to triage patients aged ≥65. Our main objective is to evaluate how age modifies the association between the FIB-4 index and disease severity based on the vibration-controlled transient elastography (VCTE) "rule of 5s." METHODS: In this cross-sectional study, we prospectively analyzed data from a primary care referral pathway. We used liver stiffness measurement by VCTE as a reference standard for liver risk. We modeled with ordinal regression the exceedance probabilities of finding different liver stiffness measurement thresholds according to FIB-4, and how age modifies FIB-4 predictions. RESULTS: Nine hundred eighty-five participants with complete data were used for modeling. Participants aged ≥65 had a higher prevalence of advanced liver disease estimated by VCTE and higher FIB-4 values than those <65 (85.9% vs. 20.2% for FIB-4 ≥1.3, and 46.5% vs. 6.5% for FIB-4 ≥2.0). In participants age ≥65, the negative predictive value for VCTE ≥10 kPa of FIB-4 <1.3 was 100% versus FIB-4 <2.0 was 83%. Age significantly modified FIB-4-based prediction of fibrosis, but predictions at a threshold of 1.3 or 2 were only minimally altered. For higher FIB-4 threshold (ie, 2.7), age strongly modified FIB-4 predictions of liver stiffness measurement. CONCLUSIONS: Age does not relevantly modify FIB-4 predictions when using the common threshold of 1.3. Our data suggest no rationale for increasing the FIB-4 threshold to 2 for undergoing further testing in patients aged ≥65. However, the meaning of a FIB-4 of 2.7 strongly changes with age. This cutoff for ages over 65 is not enough to define high-risk and would not warrant direct referral.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».