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Enregistrement W2342670169 · doi:10.1155/2016/6420408

Nonalcoholic Fatty Liver Disease in Canadian First Nations and Non-First Nations Patients

2016· article· en· W2342670169 sur OpenAlexaffabout
Julia Uhanova, Gerald Y. Minuk, Federico Lopez Ficher, Natasha Chandok

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNonalcoholic fatty liver diseaseInternal medicineNonalcoholic steatohepatitisFatty liverDiseaseGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Features of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) have yet to be described in the Canadian First Nations (FN) population. The aim of this study was to compare the prevalence, severity, and outcome of NAFLD in FN versus non-FN patients at an urban, tertiary care centre. Methods. Adults with NAFLD and no additional liver disease were identified in a prospectively derived database at the University of Manitoba. Demographic, clinical, laboratory, imaging, and histologic data were analyzed. Results. 482 subjects fulfilled diagnostic criteria for NAFLD, including 33 (7%) FN. Aside from rural residence, diabetes and cholestasis being more common in FN patients, the ages, gender distributions, clinical and radiologic features, and liver enzyme/function test results were similar in the two cohorts. Noninvasive tests of fibrosis (APRI and NAFLD fibrosis scores) were also similar in the two cohorts. There were no significant differences in liver enzyme or function tests in either cohort after approximately three years of follow-up. Conclusion. Compared to the prevalence of FN persons in the general population of this study site (10-15%), FN patients were underrepresented in this NAFLD population. The severity and progression of liver disease in FN patients appear to be similar to those in non-FN patients.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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