Non-Alcoholic Fatty Liver Disease in Africa and Middle East: An Attempt to Predict the Present and Future Implications on the Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) encompasses a group of hepatic diseases that range in severity. NAFLD is increasingly recognized as an epidemic among different populations, including those in Africa and the Middle East. The objective of this narrative review is to document the prevalence of and risk factors for NAFLD in Africa and the Middle East and the potential implications on the healthcare systems. An in-depth search on Google Scholar, Medline and PubMed was conducted using the terms "non-alcoholic fatty liver disease" and "non-alcoholic steatohepatitis", in addition to "prevalence and risk factors for NAFLD", with special emphasis on Africa and the Middle East countries. There were three types of epidemiological studies that included prevalence, risk factors and management/complications of NAFLD. There was noticeable variation in the prevalence of NAFLD among different countries, based on the variation in the prevalence of risk factors (type 2 diabetes, obesity, metabolic syndrome and dyslipidemia) and the diagnostic tool used in the study. However, the highest prevalence rate was reported in some Middle East countries. In Africa, there were few studies about NAFLD and most reported variable prevalence rates. There is an increasing prevalence of NAFLD as a result of the increasing risk factors, particularly in the Middle East, while in Africa, the situation is still unclear. Health providers in these regions are faced with many challenges that need urgent plans.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».