Metabolic syndrome and liver steatosis occur at lower body mass index in US Asian patients with chronic hepatitis B
Notice bibliographique
Résumé
We have previously shown that ultrasound identifies significant steatosis in patients with chronic HBV (CHB). However, the relationship between CHB, metabolic syndrome (MS) and steatosis is poorly understood. In this tertiary care, single-centre retrospective cohort study of 617 CHB patients, we examined the prevalence of MS and steatosis in a predominantly Asian US cohort. Patients were predominantly male (57%) with a mean age of 53 years, Asian (88%), on HBV therapy (64%) and had undetectable DNA (65%). 21% had MS, of which hypertension (41%), dyslipidemia (41%) and obesity (32%) were most common. Patients with MS were more likely to be older (60 vs 52 [P < 0.001]), have steatosis (40% vs 17% [P < 0.001]) and have a higher ALT (29 vs 25 [P = 0.003]). Of the 22% of patients with steatosis by ultrasound, a higher prevalence of MS (38% vs 16% [P < 0.001]) and higher ALT (31 vs 24 [P < 0.001]) was observed. Asian patients had a lower BMI than non-Asians (mean 24 vs 26 [P = 0.001]) but similar prevalence of MS risk factors and steatosis. Asian patients with a BMI between 25 and 30 and two other MS risk factors had steatosis at the same rate as patients with a BMI > 30 and at least two other MS risk factors. We found a strong association between MS, steatosis and elevated ALT in HBV patients. Asian HBV patients have lower BMI than non-Asians yet have the same prevalence of steatosis and other MS risk factors, supporting guidelines for lower BMI targets in Asians.
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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 | 0,000 | 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 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 ».