Non-invasive diagnostic methods for non-alcoholic fatty liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: NAFLD is one of the most common causes of liver disease worldwide. It is a spectrum of disease characterized by macrovesicular steatosis of the liver that ranges from simple fatty liver (steatosis), to non-alcoholic steatohepatitis (NASH). NASH may eventually evolve to cirrhosis and end stage complication. Liver biopsy has long been considered the gold standard of reference to diagnose NAFLD but it is costly and invasive. Recently, non-invasive methods have been proposed. Aims and methods: The aim of this study was to investigate the accuracy of non-invasive methods including (Ultrasound, computed tomography scan, Xenon-133 scan, Hepatic steatosis index, Fibroscan, NAFLD fibrosis score, APRI index, and FIB-4 index) and their combination to diagnose steatosis and to diagnose significant liver fibrosis (>F2) and cirrhosis (F4) as compared to liver biopsy. We conducted a retrospective study of 114 NASH patients (79 males, mean age 49.6±10.6). All had adequate liver histology. Results: The distribution of fibrosis stage was as follows: F0-F1= 50%, F2=16.8%, F3=19.2%, F4=14%. The distribution of steatosis grade was as follows: grade 0-1=16%, grade2=53.3%, grade3=30.7%. The following tests correlated with fibrosis: APRI index (r=0.554), FIB-4(r=0.555), NAFLD fibrosis score (r=0.473), Fibroscan(r=0.586) and Hepatic Steatosis Index (HSI) (r=0.245). The FIB-4 and APRI index showed the best diagnostic accuracy for significant fibrosis as indicated by an Area Under the Curve (AUC) of 0.801 and 0.782, respectively. The FIB-4 showed the best AUC= 0.886 for cirrhosis. None of the following tests US, CT, HSI, and xenon-133 scan were considered correlated significantly. The best combination algorithm for the detection of cirrhosis was gender and FIB-4 with an AUC of 0.8937. Conclusion: this study demonstrates that non-invasive methods for liver fibrosis are accurate to diagnose >F2 and F4. Severe steatosis cannot be reliably diagnosed by non-invasive methods. Notably, a combination of FIB-4 and gender significantly improves the performance of the single method for cirrhosis. These methods may help reducing the number of liver biopsies stratifying NASH patients that should start a screening program for HCC and esophageal varices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».