The role of noninvasive biomarkers for monitoring cell injury in advanced liver fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accurate and reliable diagnosis and monitoring of hepatic fibrosis is increasingly important given the variable natural history in chronic liver disease (CLD) and expanding antifibrotic therapeutic options targeting reversibility of early-stage cirrhosis. This highlights the need to develop more refined and effective noninvasive techniques for the dynamic assessment of fibrogenesis and fibrolysis. AREAS COVERED: We conducted a literature review on PubMed, from 1 December 1970, to 1 November 2024, to evaluate and compare available blood-based and imaging-based noninvasive tools for hepatic fibrosis diagnosis and monitoring. Simple scores such as FIB-4 and NAFLD fibrosis score are suitable for excluding significant or advanced fibrosis, while tertiary centers should adopt complex scores and liver stiffness measurement as part of a secondary diagnostic and more comprehensive evaluation. Moreover, the advent of multiomics for high-resolution molecular profiling, and integration of artificial intelligence for noninvasive diagnostics holds promise for revolutionizing fibrosis monitoring and treatment through novel biomarker discovery and predictive omics-based algorithms. EXPERT OPINION: The increased shift toward noninvasive diagnostics for liver fibrosis needs to align with personalized medicine, enabling more effective, tailored management strategies for patients with liver disease in the future.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».