Synergistic increase in cardiovascular risk in diabetes mellitus with nonalcoholic fatty liver disease: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) has been linked to an increased risk of cardiovascular disease (CVD). To explore the impact of diabetes mellitus (DM) as a cardiovascular risk factor, this meta-analysis quantitatively assessed the association of NAFLD and CVD in diabetic patients. METHODS: PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library database were analyzed until the end of March 2017. Original studies analyzing the association between NAFLD and cardiovascular risk factors in the diabetic population were included. The available data related to outcome were extracted for the effect estimate using a random-effects model. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. RESULTS: Of the 770 initially identified studies, 11 studies involving 8346 patients were finally included. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale scores suggested that the studies included were of high quality. The pooled effects estimate showed that diabetic patients with NAFLD showed a two times increased risk for CVD compared with patients without NAFLD (odds ratio=2.20, 95% confidence interval: 1.67-2.90). Subgroup analysis also yielded a markedly increased risk, with odds ratio (95% confidence interval) values of 2.28 (1.61-3.23) and 1.90 (1.48-2.45) in cross-sectional and cohort studies, respectively. CONCLUSION: This is the first meta-analysis investigating the relationship between NAFLD and CVD independent of the impact of DM. Our findings suggested that NAFLD increases the risk of CVD in populations with comparable DM profiles. Diabetic patients diagnosed with NAFLD might benefit from a more early cardiovascular risk assessment, thereby reducing CVD morbidity and mortality.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».