Prevalence and risk factors of nonalcoholic fatty liver disease in HIV-monoinfection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the prevalence and risk factors of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), nonalcoholic steatohepatitis (NASH) and fibrosis in HIV-monoinfected patients. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched Medline and Embase and included studies that enrolled HIV-monoinfected patients with NAFLD defined by imaging and/or liver histology. Data on prevalence and risk factors for NAFLD, NASH and fibrosis were collected for meta-analysis using random effects models. RESULTS: Ten studies were included from the United States of America (n = 4), Canada (n = 1), France (n = 2), Italy (n = 1), Japan (n = 1) and China (n = 1). The prevalence of NAFLD (Imaging studies), NASH and fibrosis (biopsied populations) were 35% [95% confidence interval (CI) 29-42], 42% (95% CI 22-64) and 22% (95% CI 13-34), respectively. Meta-analysis of risk factors showed that high BMI, waist circumference, type 2 diabetes, hypertension, triglycerides and high CD4 cell count were associated with NAFLD, whereas HIV viral load, duration of HIV infection, duration of antiretroviral therapy and CD4 cell count nadir were not. Patients with high BMI [mean difference (MD) 1.38, 95% CI 0.04-2.71 P = 0.04], fasting glucose (MD 0.80, 95% CI 0.47-1.13 P < 0.00001) and AST level (MD 13.00, 95% CI 4.34-21.65 P = 0.003) were at increased risk of significant liver fibrosis. CONCLUSION: NAFLD is frequently observed in HIV-monoinfected patients, and NASH is a common cause of unexplained abnormal liver function in patients selected for liver biopsy. Metabolic disorders are key risk factors independently of HIV parameters. Future trials on pharmacological interventions in NASH with fibrosis should include patients with HIV.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».