Efficacy of Non-invasive Biomarkers in Diagnosing Non-alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) and Predicting Disease Progression: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a leading cause of chronic liver disease, with significant global prevalence and a strong association with metabolic syndrome, obesity, and diabetes. Early diagnosis and prediction of disease progression are critical for effective management. Non-invasive biomarkers have emerged as promising alternatives to liver biopsy, offering safer and more accessible diagnostic and prognostic options. This systematic review evaluates the efficacy of non-invasive biomarkers in diagnosing NAFLD and predicting disease progression, focusing on diagnostic accuracy, clinical utility, and limitations. A systematic review was conducted following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, including studies published between 2010 and 2024. Databases such as PubMed, Embase, and Scopus were searched using relevant keywords and Boolean operators. Inclusion criteria comprised studies evaluating adults (18+) with NAFLD using non-invasive biomarkers, compared to liver biopsy or other standards, and reporting diagnostic metrics such as sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC). Data were extracted systematically, and study quality was assessed using QUADAS-2 (Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies) and the Newcastle-Ottawa Scale. The nine studies include a range of biomarkers such as serum markers (Pro-C3, NIS4), imaging techniques (MRI-PDFF, cT1), and composite scores (cTAG, NFS). Diagnostic accuracy was high, with area under the curve (AUC) values ranging from 0.81 to 0.90 for detecting significant fibrosis and at-risk non-alcoholic steatohepatitis (NASH). Imaging tools such as MRI-PDFF offered superior reproducibility and whole-liver assessments, while composite biomarkers such as NIS4 demonstrated robust sensitivity but moderate specificity. Notable heterogeneity in populations and methodologies was observed. Non-invasive biomarkers show comparable diagnostic performance to liver biopsy while offering significant advantages in safety, scalability, and patient adherence. However, gaps remain, including the need for validation in diverse populations and improved specificity for advanced fibrosis. Integrating non-invasive biomarkers into clinical practice could revolutionize NAFLD management by enabling early diagnosis, guiding treatment, and reducing reliance on invasive methods. Future research should focus on validating these tools across diverse cohorts and developing novel biomarkers to address existing limitations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».