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Enregistrement W2513684287 · doi:10.3748/wjg.v22.i34.7727

Co-existence of non-alcoholic fatty liver disease and inflammatory bowel disease: A review article

2016· review· en· W2513684287 sur OpenAlexaff
Che‐Yung Chao, Robert Battat, Alex Al Khoury, Sophie Restellini, Giada Sebastiani, Talat Bessissow

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésMedicineFatty liverDiseaseInflammatory bowel diseaseObservational studyAlcoholic liver diseaseSteatosisInsulin resistanceDysbiosisLiver diseaseInternal medicineIntestinal permeabilityIntensive care medicineObesityGastroenterologyBioinformaticsCirrhosisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging data have highlighted the co-existence of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and inflammatory bowel disease; both of which are increasingly prevalent disorders with significant complications and impact on future health burden. Cross-section observational studies have shown widely variable prevalence rates of co-existing disease, largely due to differences in disease definition and diagnostic tools utilised in the studies. Age, obesity, insulin resistance and other metabolic conditions are common risks factors in observational studies. However, other studies have also suggested a more dominant role of inflammatory bowel disease related factors such as disease activity, duration, steroid use and prior surgical intervention, in the development of NAFLD. This suggests a potentially more complex pathogenesis and relationship between the two diseases which may be contributed by factors including altered intestinal permeability, gut dysbiosis and chronic inflammatory response. Commonly used immunomodulation agents pose potential hepatic toxicity, however no definitive evidence exist linking them to the development of hepatic steatosis, nor are there any data on the impact of therapy and prognosis in patient with co-existent diseases. Further studies are required to assess the impact and establish appropriate screening and management strategies in order to allow early identification, intervention and improve patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations86
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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