Impact of elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor on biomarkers of cystic fibrosis hepatobiliary involvement in the PUSH study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The impact of elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) on cystic fibrosis (CF) hepatobiliary involvement (CFHBI) is uncertain. The goal of this study was to investigate the changes in key liver parameters in PUSH study participants who started ETI compared to those who did not (noETI). Methods PUSH was a prospective observational study of persons with CF (pwCF) (3–12 yo at PUSH entry). Linear mixed effect model (LMEM) with one knot tested if ETI changed the slope of trajectories of clinical parameters by comparing ETI to noETI. Index time (IT) for ETI was ETI start and time of ETI availability for noETI. Time zero in the LMEM was index time. Results One hundred forty‐seven participants (104 ETI, 43 noETI). At IT, the groups were similar, for age, and liver parameters. Mean duration of ETI use was 22 months. The annual rate of change over time after IT in ETI compared to noETI was significantly improved for FEV 1 % pre (+3.4/yr p = 0.02) and wt z score (+0.06/yr, p = 0.006). There was improvement for ETI vs noETI for GGT (−15%/yr, p = 0.01) and ALT (−12%/yr, p = 0.02). Participants with CFHBI on ETI demonstrated similar trends and also had improvements in GGT and GGT to platelet ratio (GPR), but there were no differences in liver stiffness or US classification changes. Conclusions GGT and GPR improve in pwCF and CFHBI who received ETI compared to noETI. There were no changes in other liver parameters. This suggests an early signal for positive impact on CFHBI, but no early improvement in fibrosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».