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Enregistrement W1888592035 · doi:10.1155/2011/174978

Acute Liver Failure Caused by ‘Fat Burners’ and Dietary Supplements: A Case Report and Literature Review

2011· review· en· W1888592035 sur OpenAlexvenueno aff
Y. Radha Krishna, Vijay K. Mittal, Priya Grewal, MI Fiel, Thomas D. Schiano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects of Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectWeight lossFulminant hepatic failureObesityTraditional medicineLiver transplantationSurgeryTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, people are struggling with obesity. Many effective, nonconventional methods of weight reduction, such as herbal and natural dietary supplements, are increasingly being sought. Fat burners are believed to raise metabolism, burn more calories and hasten fat loss. Despite patient perceptions that herbal remedies are free of adverse effects, some supplements are associated with severe hepatotoxicity. The present report describes a young healthy woman who presented with fulminant hepatic failure requiring emergent liver transplantation caused by a dietary supplement and fat burner containing usnic acid, green tea and guggul tree extracts. Thorough investigation, including histopathological examination, revealed no other cause of hepatotoxicity. The present case adds to the increasing number of reports of hepatotoxicity associated with dietary supplements containing usnic acid, and highlights that herbal extracts from green tea or guggul tree may not be free of adverse effects. Until these products are more closely regulated and their advertising better scrutinized, physicians and patients should become more familiar with herbal products that are commonly used as weight loss supplements and recognize those that are potentially harmful.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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