Evaluation of a novel albumin platelet product (APP) fibrosis index and three non-invasive fibrosis indices in metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Albumin platelet product (APP) is a novel blood-based biomarker for liver fibrosis staging. This study evaluates APP's performance against Fibrosis-4 index (FIB-4), AST–platelet ratio index (APRI), and aspartate aminotransferase–alanine aminotransferase (AST/ALT) ratio in diagnosing advanced fibrosis and cirrhosis in metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD) patients with and without diabetes (DM). Method: Adults with MASLD/metabolic dysfunction–associated steatohepatitis (MASH) in 2010–2023 and available fibrosis staging biomarkers were included. Clinical fibrosis staging was confirmed by liver biopsy, transient elastography (FibroScan), and/or magnetic resonance elastography. Fibrosis staging-matched fibrosis biomarkers were calculated and analyzed. Results: A total of 570 patients (48.6% male) with available clinical staging and biomarkers were analyzed. DM was present in 38% of the cohort with a significantly higher prevalence among those with advanced fibrosis or cirrhosis ( p < 0.001). APP and FIB-4 showed comparable diagnostic performance with areas under the curve (AUCs) of 0.85 (95% CI 0.82–0.88) and 0.84 (95% CI 0.81–0.87), both significantly outperforming APRI and AST/ALT ratio (AUC 0.76, p < 0.05). Importantly, all AUCs were significantly lower in the DM cohort. In patients with DM, APP outperformed FIB-4 in detecting cirrhosis (AUC 0.80 versus 0.76, p = 0.04) and was comparable for advanced fibrosis. In the non-DM cohort, APP and FIB4 performed similarly (AUCs 0.84–0.89, p > 0.05). Conclusion: APP outperformed FIB4 in detecting cirrhosis or advanced fibrosis among patients with DM and was comparable in non-DM patients. Revised FIB-4 thresholds may be needed in MASLD/MASH patients with DM to improve its diagnostic accuracy.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».