Genetic Aspects of Non-Alcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most commonly diagnosed hepatopathy. There is an increase in the incidence of NAFLD in the structure of liver diseases in children and adolescents, which is directly related to the increasing prevalence of obesity. The spectrum of liver tissue changes in NAFLD ranges from benign hepatocellular steatosis to non-alcoholic steatohepatitis (NASH), fibrosis, cirrhosis of the liver, and hepatocellular carcinoma. With the increasing prevalence of NAFLD in children, we can expect an increase in the incidence of adverse outcomes among people of working age. The key problem for NAFLD is the prediction of disease outcomes. In epidemiological and genetic studies, the relationship between the morphological stage of NAFLD and hereditary factors is shown. Currently, there are three genes associated with NAFLD (PNPLA3, TM6SF2, and GCKR), which, together with the genes responsible for insulin resistance, lipid deposition, inflammation and fibrogenesis in hepatocytes, determine the phenotype of fatty liver disease. The article considers the modern understanding of the issues of genetics, development of liver steatosis and progression of NASH. It is expected that this knowledge can transform our risk stratification strategies in patients with NAFLD and help identify new therapeutic goals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».