The Level of Alcohol Consumption in the Prior Year Does Not Impact Clinical Outcomes in Patients With Alcohol‐Associated Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
The 10-item Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT-10) and its shorter form, AUDIT-Consumption (AUDIT-C), are questionnaires used to characterize severity of drinking. We hypothesized that liver injury and short-term outcomes of alcohol-associated hepatitis (AH) would correlate with a patient's recent alcohol consumption as determined by AUDIT-10 and AUDIT-C. We analyzed a prospective international database of patients with AH diagnosed based on the National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) standard definitions. All patients were interviewed using AUDIT-10. Primary outcomes included the discriminatory ability of the AUDIT-10 and AUDIT-C scores for predicting survival status at 28 and 90 days and severity of liver injury, as measured by Model for End-Stage Liver Disease-sodium (MELD-Na). The relationship between AUDIT scores and survival status was quantified by calculating the area under the curve of the receiver operating characteristic analysis. The relationship between AUDIT scores and MELD-Na was examined using correlation coefficients. In 245 patients (age range 25-75 years; 35% female), we found no correlation between AUDIT-10 or AUDIT-C scores and either 28- or 90-day mortality. Similarly, there was no correlation between AUDIT-10 and AUDIT-C and MELD-Na scores. There was a strong positive correlation between MELD-Na and 28- and 90-day mortality. Additional measures of severity of alcohol use (average grams of alcohol consumed per day, years of drinking, convictions for driving under the influence, and rehabilitation attempts) and psychosocial factors (marriage, paid employment, and level of social support) had no influence on MELD-Na. In patients presenting with AH, AUDIT-10 and AUDIT-C were predictors of neither clinical severity of liver disease nor short-term mortality, suggesting that level of alcohol consumption in the prior year is not key to the presenting features or outcome of AH.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».