NAFLD and Alcohol‐Associated Liver Disease Will Be Responsible for Almost All New Diagnoses of Cirrhosis in Canada by 2040
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Mortality secondary to cirrhosis in North America is increasing. We describe the incidence of cirrhosis stratified by birth cohort and cirrhosis etiology and project disease burden to 2040. APPROACH AND RESULTS: This is a retrospective cohort study in Ontario, Canada, using population-based administrative health care data. Individuals with incident cirrhosis (2000-2017) were identified, and etiology was defined as HCV, HBV, NAFLD, alcohol-associated liver disease (ALD), or autoimmune liver disease/other using validated case definitions. Annual age/sex-adjusted cirrhosis incidence rate per 100,000 person-years was calculated with incidence projection to 2040 using age-period-cohort modeling along with average annual percent change (AAPC) in cirrhosis incidence stratified by birth cohort and etiology. In total, 159,549 incident cases of cirrhosis were identified. Incidence increased by 26% with an AAPC of 2%/year (95% CI, 1.6-2.4; P < 0.001). The largest increases were for HCV (AAPC, 4.1%/year; 95% CI, 2.6-5.7; P < 0.001) and NAFLD (AAPC, 3.3%/year; 95% CI, 2.6-4.1%; P < 0.001). ALD and HCV cirrhosis in those born >1980 increased by 11.6%/year (95% CI, 9.3-13.9; P < 0.001) and 9.5%/year (95% CI, 6.2-13.0; P < 0.001), respectively. However, by 2040, cirrhosis incidence is projected to continue to increase, driven mostly by NAFLD, especially in postmenopausal women, and ALD in individuals born >1980. CONCLUSIONS: Cirrhosis incidence will continue to increase over the next two decades secondary to NAFLD with a worrisome rapid rise in ALD cirrhosis among young adults. Public education, policy, and intervention targeting NAFLD risk factors and alcohol use in young adults are urgently needed.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».