The pediatric medical liver biopsy: indications, procedures, and histopathology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Investigative work in pediatric liver disease is rapidly growing. Despite noninvasive methods in place for several years, the medical liver biopsy is still a critical step for diagnosing and treating pediatric patients. We provide a narrative review focusing on indications, procedures, and histopathology of pediatric liver biopsy. AREAS COVERED: We searched the PubMed, Scopus, and Cochrane databases for articles on pediatric liver biopsy, discussing the clinical implications of several procedures and their associated costs. We also complemented our search by digging into the gray literature (e.g., reports, abstracts, textbooks, and Google Scholar) for similar items. The search for articles was conducted between 1 January 2022, and 31 July 2025. EXPERT OPINION: Pediatric liver biopsy is not limited to data gathered following formalin-fixation and paraffin-embedded liver tissue. It includes frozen tissue-based special stains, such as the oil red-O stain for lipids; a specimen devoted to ultrastructural analysis using a transmission electron microscope; and a flash-frozen tissue specimen used for future transcriptomics and genomic studies (e.g., single-nucleotide polymorphisms).
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».