MAFLD considerations as a part of the global hepatitis C elimination effort: an international perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) set a goal to eliminate hepatitis C (HCV) infection globally by 2030, with specific targets to reduce new viral hepatitis infections by 80% and reduce related deaths by 65%. However, an overlooked aspect that may hinder these efforts is the impact other liver diseases could have by continuing to drive liver disease progression and offset the beneficial impact of DAAs on end-stage liver disease and hepatocellular carcinoma (HCC). In particular, the decrease in HCV prevalence has been countered by a marked increase in the prevalence of metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD). AIMS: To review the potential interaction of HCV and MAFLD. METHODS: We have reviewed the literature relating to an arrange of interaction of HCV, metabolic dysfunction and MAFLD. RESULTS: In this viewpoint, international experts suggest a holistic and multidisciplinary approach for the management of the growing number of treated HCV patients who achieved SVR, taking into consideration the overlooked impact of MAFLD for reducing morbidity and mortality in people who have had HCV. CONCLUSIONS: This will strengthen and improve the continuum of care cascade for patients with liver disease(s) and holds the potential to alleviate the cost burden of disease; and increase quality of life for patients following DAAs treatment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».