Orientador: Márjorie de Assis Golim / Resumo: O vírus da hepatite C (VHC) é responsável por causar hepatite C nas formas aguda ou crônica, sendo a fibrose hepática uma possível consequência da evolução da lesão. Na avaliação da fibrose o método considerado padrão ouro é a biópsia hepática. Com a necessidade de se desenvolver metodologias alternativas à biópsia hepática, escores utilizando biomarcadores séricos têm sido validados, de modo que possam servir para o acompanhamento de indivíduos infectados pelo vírus da hepatite C. Realizou-se estudo retrospectivo, incluindo 94 pacientes portadores crônicos do VHC, genótipo 1, pré-tratamento (naive) ou retratados. Os pacientes foram separados em grupos conforme os resultados da classificação METAVIR dos graus de fibrose (F0 à F4), seja por biópsia hepática ou por elastografia hepática por quantificação de ponto. Além disso, os pacientes foram classificados em grupos de fibrose leve G1 (F1-F2) e fibrose avançada G2 (F3-F4). Metodologias não-invasivas como FIB-4 e APRI foram comparadas ao método denominado FibMaster desenvolvido neste estudo através de análises multivariadas e aprendizado de máquina para elaborar um modelo preditivo de fibrose hepática baseado em variáveis sanguíneas possivelmente associadas ao dano hepático. Os parâmetros estatisticamente mais significantes foram alfa-fetoproteína (AFP), apresentando AUROC de 0.890 para a classificação de fibrose F3-F4 e 0.772 para classificação dos grupos G1-G2, ureia com AUROC de 0.723 para fibrose F2-F3, FIB-4 (AUROC de 0.8... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Hepatitis C virus (HCV) is responsible for causing both acute hepatitis C and chronic form, where the last is commonly associated with liver fibrosis. The evaluation of fibrosis is currently performed mainly through liver biopsy, which is the methodology considered as gold standard in the classification of fibrosis stages. With the necessity of developing new alternative methodologies to hepatic biopsy, scores using serum biomarkers have been validated, thus they can be used to monitor infected individuals with the hepatitis C virus. A retrospective study was carried out including 94 chronic HCV, genotype 1, pre-treatment (naive) or retreated patients. Patients were separated into groups according to the METAVIR classification of degrees of fibrosis (F0 to F4), either by hepatic biopsy or point shear wave-elastography exam. Moreover, patients were classified into groups of mild fibrosis G1 (F1-F2) and advanced fibrosis G2 (F3- F4). Non-invasive methodologies such as FIB-4 and APRI were compared to the method named FibMaster, which was proposed in this study through multivariate analyzes and machine learning, in order to elaborate a predictive model for hepatic fibrosis based on blood biomarkers possibly associated with hepatic injury. The most statistically significant parameters were alpha-fetoprotein (AFP), presenting AUROC of 0.890 for fibrosis classification F3-F4 and 0.772 for the classification of groups G1- G2, urea with an AUROC of 0.723 for fibrosis F2-F3, FIB-4 (AUR... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000915685 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Lima, Rodrigo Santos |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Medicina. |
| Publisher | Botucatu, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | computer file |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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