Comparison of the magnetic resonance elastography and FIB-4 (MEFIB) Index and vibration-controlled transient elastography for significant metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Significant fibrosis (≥stage 2) in patients with metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD) is considered a high risk for morbidity and mortality. The magnetic resonance elastography (MRE) and FIB-4 (MEFIB) Index (MRE ≥ 3.3 kPa and FIB-4 ≥ 1.6) has been proposed as an alternative to liver biopsy, particularly in identifying patients for therapeutic intervention. However, MRE is not widely available. Our aim was to compare the MEFIB Index with other simpler, non-invasive markers. Methods: A single-centre retrospective analysis of steatotic liver disease patients with MRE and vibration-controlled transient elastography (VCTE) was carried out between March 2019 and June 2022. Demographic and laboratory data were collected to calculate various fibrosis scores. Results: Our cohort included 77 patients with a mean ± SD age of 51 ± 13 years, 44/77 (57%) female, BMI 34.5 ± 6.7 kg/m 2 , and 33/77 (43%) with diabetes mellitus. Significant MEFIB Index fibrosis (F2–4) compared with F0–1 was significantly associated with older age (61.6 versus 48.9 years), higher VCTE score (18.2 versus 10.6 kPa), NAFLD Fibrosis Score (0.11 versus -1.68), and Aspartate Aminotransferase-To-Platelet Ratio Index (APRI; 1.43 versus 0.44). A logistic regression model showed that age (odds ratio [OR]: 1.16; 95% CI: 1.05–1.29; p = 0.005) and APRI (OR: 10.86; 95% CI: 1.56–75.68; p = 0.016) were independently associated with MEFIB Index and predicted MEFIB F ≥ 2 with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.95 (95% CI: 0.87–0.98). Conclusions: In patients with MASLD, simple clinical and biochemical parameters may provide an alternative to predict significant fibrosis based on the MEFIB score. This may be useful in non-tertiary centres where VCTE and MRE are not routinely available.
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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 ».