MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048383883 · doi:10.1097/qad.0000000000002650

Liver steatosis and nonalcoholic fatty liver disease with fibrosis are predictors of frailty in people living with HIV

2020· article· en· W3048383883 sur OpenAlexaff
Jovana Milić, Valentina Menozzi, Filippo Schepis, Andrea Malagoli, Giulia Besutti, Iacopo Franconi, Alessandro Raimondi, Federica Carli, Cristina Mussini, Giada Sebastiani, Giovanni Guaraldi

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSteatosisInternal medicineNonalcoholic fatty liver diseaseGastroenterologyCirrhosisFatty liverFibrosisDiabetes mellitusLiver diseaseMetabolic syndromeOdds ratioObesityDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim was to investigate the contribution of liver steatosis and significant fibrosis alone and in association [nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) with fibrosis] to frailty as a measure of biological age in people living with HIV (PLWH). DESIGN: This was a cross-sectional study of consecutive patients attending Modena HIV Metabolic Clinic in 2018-2019. METHODS: Patients with hazardous alcohol intake and viral hepatitis coinfection were excluded. Liver steatosis was diagnosed by controlled attenuation parameter (CAP), while liver fibrosis was diagnosed by liver stiffness measurement (LSM). NAFLD was defined as presence of liver steatosis (CAP ≥248 dB/m), while significant liver fibrosis or cirrhosis (stage ≥F2) as LSM at least 7.1 kPa. Frailty was assessed using a 36-Item frailty index. Logistic regression was used to explore predictors of frailty using steatosis and fibrosis as covariates. RESULTS: We analysed 707 PLWH (mean age 53.5 years, 76.2% men, median CD4 cell count 700 cells/μl, 98.7% with undetectable HIV RNA). NAFLD with fibrosis was present in 10.2%; 18.9 and 3.9% of patients were classified as frail and most-frail, respectively. Univariate analysis demonstrated that neurocognitive impairment [odds ratio (OR) = 5.1, 1.6-15], vitamin D insufficiency (OR = 1.94, 1.2-3.2), obesity (OR = 8.1, 4.4-14.6), diabetes (OR = 3.2, 1.9-5.6), metabolic syndrome (OR = 2.41, 1.47-3.95) and osteoporosis (OR = 0.37, 0.16-0.76) were significantly associated with NAFLD with fibrosis. Predictors of frailty index included steatosis (OR = 2.1, 1.3-3.5), fibrosis (OR = 2, 1-3.7), NAFLD with fibrosis (OR = 9.2, 5.2-16.8), diabetes (OR = 1.7, 1-2.7) and multimorbidity (OR = 2.5, 1.5-4). CONCLUSION: Liver steatosis and NAFLD with fibrosis were associated with frailty. NAFLD with fibrosis exceeded multimorbidity in the prediction of frailty, suggesting the former as an indicator of metabolic age in PLWH.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIDSMême sujetHIV-related health complications and treatmentsTravaux en français237 207