Gout and risk of non-alcoholic fatty liver disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the association between gout and non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). METHODS: The study subjects were participants in a health-screening programme at Chang Gung Memorial Hospital from 2000 to 2006. Subjects were classified into eight groups based on serum urate (SU) level and gout status (≤ 4.9, 5.0-6.9, 7.0-8.9, and ≥ 9.0 mg/dL, without and with gout). The association between gout and NAFLD was assessed by multiple logistic regression. RESULTS: Among a total of 54 325 subjects, 1930 (3.6%) had gout and 6169 (11.3%) had NAFLD. The prevalence of NAFLD was significantly higher in subjects with gout (23.1%, n = 445) than in those without gout (10.9%, n = 5724, p < 0.001). Among subjects with NAFLD, the severity of NAFLD was higher in gout patients. Gout was associated with an increased risk for NAFLD [odds ratio (OR) 1.42, 95% confidence interval (CI) 1.25-1.60, p < 0.001], after adjustment for age, sex, presence of metabolic syndrome, and low estimated glomerular filtration rate (eGFR). With SU ≤ 4.9 mg/dL in the absence of gout as reference, the ORs (95% CI) for NAFLD, after adjustment for age, sex, presence of metabolic syndrome, and low eGFR, were, respectively, 2.16 (1.94-2.41), 3.98 (3.55-4.46), and 5.99 (5.19-6.90) for SU levels 2-4 in those without gout and 2.61 (1.39-4.91), 2.87 (2.04-4.04), 4.53 (3.70-5.56), and 6.31 (5.12-7.77) for SU levels 1-4 in those with gout. CONCLUSIONS: There was an independent association between gout and the risk for NAFLD. In addition, there was a dose-response relationship between SU and NAFLD in subjects with and without gout.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».