Clinical approaches to non-alcoholic fatty liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) ranges from simple steatosis to nonalcoholic steatohepatitis (NASH), leading to fibrosis and potentially cirrhosis, and it is one of the most common causes of liver disease worldwide. NAFLD is associated with other medical conditions such as metabolic syndrome, obesity, cardiovascular disease and diabetes. NASH can only be diagnosed through liver biopsy, but noninvasive techniques have been developed to identify patients who are most likely to have NASH or fibrosis, reducing the need for liver biopsy and risk to patients. Disease progression varies between individuals and is linked to a number of risk factors. Mechanisms involved in the pathogenesis are associated with diet and lifestyle, influx of free fatty acids to the liver from adipose tissue due to insulin resistance, hepatic oxidative stress, cytokines production, reduced very low-density lipoprotein secretion and intestinal microbiome. Weight loss through improved diet and increased physical activity has been the cornerstone therapy of NAFLD. Recent therapies such as pioglitazone and vitamin E have been shown to be beneficial. Omega 3 polyunsaturated fatty acids and statins may offer additional benefits. Bariatric surgery should be considered in morbidly obese patients. More research is needed to assess the impact of these treatments on a long-term basis. The objective of this article is to briefly review the diagnosis, management and treatment of this disease in order to aid clinicians in managing these patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».