The ANTICIPATE-NASH Models Stratify Better the Risk of Clinical Events Than Histology in Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease Patients With Advanced Chronic Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The reference for risk stratification and clinical trial selection of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) patients is fibrosis degree by histology. The noninvasive ANTICIPATE-NASH models have been validated for risk prediction of clinically significant portal hypertension (CSPH) and liver-related events (LRE). We assessed whether these models provide better risk stratification of events than histology. METHODS: A multicenter cohort 1, including 699 biopsy specimen-proven F3-F4 patients with MASLD was evaluated. The end point was LRE (hepatic decompensation, hepatocellular carcinoma, transplantation, or liver-related death). We assessed (Cox regression) whether histology provided added value to ANTICIPATE-NASH and whether model predictions differed in F3/F4 patients. Results were validated in cohort 2 (1396 F3-F4 patients) from 4 clinical trials using the clinical regulatory end point. RESULTS: In cohort 1, F3 and F4 were equally distributed. There were 56 LREs (8.0%) during follow-up, concentrated in F4 (51 LREs). The ANTICIPATE-NASH model showed excellent discrimination (C statistic, 0.93) for LRE, higher than histology (C statistic, 0.67). Model calibration was excellent. Adding histology did not improve model prediction. Thresholds of ANTICIPATE-NASH above which F3 patients developed LREs and below which F4 patients did not were identified. Results were reproduced in cohort 2 with the regulatory end point, with higher model discrimination (C statistic, 0.84) compared with histology (C statistic, 0.64). CONCLUSIONS: In MASLD patients with F3/F4, the noninvasive ANTICIPATE-NASH models provide better risk stratification of clinical events than histologic classification. These models could be very useful for clinical trials by selecting patients at risk of clinical events and patients with higher chances of observed cirrhosis regression.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».