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Enregistrement W2793074980 · doi:10.15386/cjmed-993

NON-ALCOHOLIC FATTY LIVER DISEASE: AN UPDATE ON DIAGNOSIS

2018· review· en· W2793074980 sur OpenAlexaff
Dan L. Dumitraşcu, Manuela G. Neuman

Notice bibliographique

RevueMedicine and Pharmacy Reports · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatty liverAlcoholic liver diseaseDiseaseMedicineGastroenterologyInternal medicineCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: The non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and its sub-entity, the non-alcoholic steatohepatitis (NASH) represent a field of a tremendous progress in recent years. Clinicians need to remain updated with new data on pathogenesis and therapy. The present mini review aims to present some new scientific reports on the diagnosis of NAFLD and NASH for clinical practitioners. METHODS: A systematic literature search of the main international databases was performed. We looked for seminal and innovative papers published in main international languages. A narrative review of the topic was consequently written. RESULTS: This review describes new data on the diagnosis of NAFLD including NASH. Liver punction biopsy remains the gold standard. However many patients and clinicians prefer to use noninvasive methods. We present the serological tests and the imaging methods used to diagnose inflammation and fibrosis occurring in NAFLD and NASH. CONCLUSIONS: NAFLD-NASH are multifaceted entities that have to be diagnosed and treated by skilled and informed practitioners.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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