Nonalcoholic fatty liver disease contributes to subclinical atherosclerosis: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is associated with an increased risk of atherosclerotic cardiovascular disease. In our meta‐analysis, we aimed to assess the correlation of NAFLD and four surrogate markers of subclinical atherosclerosis. PubMed, Embase, and the Cochrane Library were searched up until April 2017. Original studies investigating the association between NAFLD and subclinical atherosclerosis were included. The outcome data were extracted and pooled for the effect estimate by using a random‐effects model. We used the Newcastle‐Ottawa Quality Assessment Scale to assess the quality of the included studies. Of the 434 initially retrieved studies, 26 studies involving a total of 85,395 participants (including 29,493 patients with NAFLD) were included in this meta‐analysis. The Newcastle‐Ottawa Quality Assessment Scale scores suggested the included studies were of high quality. The pooled effects estimate showed that subjects with NAFLD exhibited a significant independent association with subclinical atherosclerosis compared to the non‐NAFLD group (odds ratio, 1.60; 95% confidence interval, 1.45‐1.78). Subgroup analysis suggested that the presence of NAFLD yielded a remarkable higher risk of increased carotid artery intima‐media thickness/plaques, arterial stiffness, coronary artery calcification, and endothelial dysfunction with odds ratios (95% confidence interval) of 1.74 (1.47‐2.06), 1.56 (1.24‐1.96), 1.40 (1.22‐1.60), and 3.73 (0.99‐14.09), respectively. Conclusion: Our meta‐analysis revealed a close link between NAFLD and subclinical atherosclerosis in light of four different indices. Patients with NAFLD might benefit from screening and surveillance of early atherosclerosis, which would facilitate the prediction of potential cardiovascular disease burden, risk stratification, and appropriate intervention in the long term. ( Hepatology Communications 2018;2:376‐392)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».