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Enregistrement W2990346698 · doi:10.14218/jcth.2019.00028

Pathogenesis of Insulin Resistance and Atherogenic Dyslipidemia in Nonalcoholic Fatty Liver Disease

2019· review· en· W2990346698 sur OpenAlexaff
Daud Akhtar, Umair Iqbal, Luis Miguel Vazquez‐Montesino, Brittany B. Dennis, Aijaz Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Hepatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslipidemiaInsulin resistanceMedicineNonalcoholic fatty liver diseaseInternal medicineFatty liverPathogenesisMetabolic syndromeDiseaseLipid metabolismObesityEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common cause of chronic liver disease in the developed world, with a global prevalence of around 25%. NAFLD is considered to be the hepatic manifestation of metabolic syndrome and is strongly associated with obesity, insulin resistance and dyslipidemia. Insulin resistance plays a pivotal role in the development of NAFLD-related dyslipidemia, which ultimately increases the risk of premature cardiovascular diseases, a leading cause of morbidity and mortality in patients with NAFLD. Insulin affects hepatic glucose and lipid metabolism by hepatic or extrahepatic pathways. Aside from insulin resistance, several other factors also contribute to the pathogenesis of atherogenic dyslipidemia in patients with NAFLD. These include diet composition, gut microbiota and genetic factors, to name a few. The identification of potentially modifiable risk factors of NAFLD is of importance, so as to target those who may benefit from lifestyle changes and to help develop targeted therapies that decrease the risk of cardiovascular diseases in patients with NAFLD.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations84
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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