Non‐alcoholic fatty liver disease's prevalence and impact on alanine aminotransferase associated with metabolic syndrome in the Chinese
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is becoming a major public health hazard in China. The present study aimed to estimate the prevalence of NAFLD, NAFLD with abnormal serum alanine aminotransferase (ALT) levels, and determine the potential associations of ALT levels with the components of metabolic syndrome (MetS) in the absence or presence of NAFLD in Chinese adults. METHODS: A population-based cross-sectional survey was conducted with 2226 participants. Physical examinations, laboratory tests and hepatic ultrasounds were performed. Individuals were further stratified into higher or lower ALT subgroups with the upper quartiles of ALT in this population. The MetS was identified according to the criteria of the Chinese Joint Committee for Developing Chinese Guidelines (JCDCG). RESULTS: The standardized prevalence of NAFLD was 23.3% (NAFLD with abnormal ALT levels, 3.1%), 26.5% (NAFLD with abnormal ALT levels, 5.1%) in males, and 19.7% (NAFLD with abnormal ALT levels, 0.9%) in females. Multivariate logistic analysis revealed that higher ALT was significantly associated with elevated triglyceride (TG) in the non-NAFLD participants, independent of age, smoking status, drinking status, and other MetS-related measures with odds ratios (95% confidence intervals) of 3.4 (1.6-7.1) and 2.3 (1.4-3.7) in males and females, respectively. On the other hand, the higher ALT was statistically associated with elevated TG and hyperglycemia in the NAFLD cases with odds ratios of 2.2 to 2.5 (P<0.05). CONCLUSIONS: The prevalence of NAFLD has become epidemic in Shanghai adults. NAFLD combined with ALT levels may be used to identify the individuals at the different risk levels of metabolic disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».