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Enregistrement W2005516096 · doi:10.4103/1319-3767.153812

Nonalcoholic fatty liver disease: Noninvasive methods of diagnosing hepatic steatosis

2015· review· en· W2005516096 sur OpenAlexaff
Mazen Hassanain, Rasha Alshaalan, Murad Aljiffry, Said A. Al‐Busafi, Peter Metrakos

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Gastroenterology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonalcoholic fatty liver diseaseMedicineSteatosisTransient elastographyLiver biopsyFatty liverPopulationRadiologyInternal medicineGold standard (test)GastroenterologyLiver diseasePathologyBiopsyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatic steatosis is the buildup of lipids within hepatocytes. It is the simplest stage in nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). It occurs in approximately 30% of the general population and as much as 90% of the obese population in the United States. It may progress to nonalcoholic steatohepatitis, which is a state of hepatocellular inflammation and damage in response to the accumulated fat. Liver biopsy remains the gold standard tool to diagnose and stage NAFLD. However, it comes with the risk of complications ranging from simple pain to life-threatening bleeding. It is also associated with sampling error. For these reasons, a variety of noninvasive radiological markers, including ultrasound, computed tomography, magnetic resonance spectroscopy, and the controlled attenuation parameter using transient elastography and Xenon-133 scan have been proposed to increase our ability to diagnose NAFLD, hence avoiding liver biopsy. The aim of this review is to discuss the utility and accuracy of using available noninvasive diagnostic modalities for fatty liver in NAFLD.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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