The Epidemiology, Risk Profiling and Diagnostic Challenges of Nonalcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) encompasses a wide spectrum of liver damage from the more prevalent (75%⁻80%) and nonprogressive nonalcoholic fatty liver (NAFL) category to its less common and more ominous subset, nonalcoholic steatohepatitis (NASH). NAFLD is now the most common cause of chronic liver disease in the developed world and is a leading indication for liver transplantation in United States (US). The global prevalence of NAFLD is estimated to be 25%, with the lowest prevalence in Africa (13.5%) and highest in the Middle East (31.8%) and South America (30.4%). The increasing incidence of NAFLD has been associated with the global obesity epidemic and manifestation of metabolic complications, including hypertension, diabetes, and dyslipidemia. The rapidly rising healthcare and economic burdens of NAFLD warrant institution of preventative and treatment measures in the high-risk sub-populations in an effort to reduce the morbidity and mortality associated with NAFLD. Genetic, demographic, clinical, and environmental factors may play a role in the pathogenesis of NAFLD. While NAFLD has been linked with various genetic variants, including PNPLA-3, TM6SF2, and FDFT1, environmental factors may predispose individuals to NAFLD as well. NAFLD is more common in older age groups and in men. With regards to ethnicity, in the US, Hispanics have the highest prevalence of NAFLD, followed by Caucasians and then African-Americans. NAFLD is frequently associated with the components of metabolic syndrome, such as type 2 diabetes mellitus (T2DM), obesity, hypertension, and dyslipidemia. Several studies have shown that the adoption of a healthy lifestyle, weight loss, and pro-active management of individual components of metabolic syndrome can help to prevent, retard or reverse NAFLD-related liver damage. Independently, NAFLD increases the risk of premature cardiovascular disease and associated mortality. For this reason, a case can be made for screening of NAFLD to facilitate early diagnosis and to prevent the hepatic and extra-hepatic complications in high risk sub-populations with morbid obesity, diabetes, and other metabolic risk factors.
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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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».