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Enregistrement W2897366716 · doi:10.7555/jbr.31.20160153

Non-alcoholic fatty liver disease–a chronic disease of the 21st century

2017· article· en· W2897366716 sur OpenAlexaff
Metrakos Peter, Nilsson Tommy

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatty liverMedicineCirrhosisSteatosisMetabolic syndromeInsulin resistanceDiseaseType 2 diabetesInternal medicineObesityGastroenterologyLiver diseaseDiabetes mellitusFibrosisEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) comprises a spectrum of metabolic states ranging from simple steatosis to inflammation with associated fibrosis to cirrhosis. Though accumulation of hepatic fat is not associated with a significant increase in mortality rates, hepatic inflammation is, as this augments the risk of terminal liver disease, i.e., cirrhosis, hepatic decompensation (liver failure) and/or hepatocellular carcinoma. Disease progression is usually slow, over a decade or more and, for the most part, remains asymptomatic. Recent estimates suggest that the global prevalence of NAFLD is high, about one in four. In most cases, NAFLD overlaps with overweight, obesity, cardiovascular disease and the metabolic syndrome with numerous contributing parameters including a dysregulation of adipose tissue, insulin resistance, type 2 diabetes, changes in the gut microbiome, neuronal and hormonal dysregulation and metabolic stress. NAFLD is diagnosed incidentally, despite its high prevalence. Non-invasive imaging techniques have emerged, making it possible to determine degree of steatosis as well asfibrosis. Despite this, the benefit of routine diagnostics remains uncertain. A better understanding of the (molecular) pathogenesis of NAFLD is needed combined with long-term studies where benefits of treatment can be assessed to determine cost-benefit ratios. This review summarizes the current state of knowledge and possible areas of treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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