Fatigue in chronic liver disease: New insights and therapeutic approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The management of fatigue associated with chronic liver disease is a complex and major clinical challenge. Although fatigue can complicate many chronic diseases, it is particularly common in diseases with an inflammatory component. Fatigue can have both peripheral (i.e., neuromuscular) and central (i.e., resulting from changes in neurotransmission within the brain) causes. However, fatigue in chronic liver disease has strong social/contextual components and is often associated with behavioural alterations including depression and anxiety. Given the increasing awareness of patient-reported outcomes as important components of treatment outcomes and clinical research, there is a growing need to better understand and manage this poorly understood yet debilitating symptom. Although several pathophysiological mechanisms for explaining the development of fatigue have been generated, our understanding of fatigue in patients with chronic liver disease remains incomplete. A better understanding of the pathways and neurotransmitter systems involved may provide specific directed therapies. Currently, the management of fatigue in chronic liver disease can involve a combined use of methods to beneficially alter behavioural components and pharmacological interventions, of which several treatments have potential for the improved management of fatigue in chronic liver disease. However, evidence and consensus are lacking on the best approach and the most appropriate biochemical target(s) whilst clinical trials to address this issue have been few and limited by small sample size. In this review, we outline current understanding of the impact of fatigue and related symptoms in chronic liver disease, discuss theories of pathogenesis, and examine current and emerging approaches to its treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle