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Enregistrement W3198455939 · doi:10.1097/mcg.0000000000001555

Management of Cardiometabolic Complications in Patients With Nonalcoholic Fatty Liver Disease

2021· review· en· W3198455939 sur OpenAlexaff
Brittany B. Dennis, Sandy Sallam, Brandon J. Perumpail, Neha D. Shah, Donghee Kim, George Cholankeril, Aijaz Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gastroenterology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonalcoholic fatty liver diseaseMedicineSteatosisMetabolic syndromeFatty liverDyslipidemiaInternal medicineInsulin resistanceSteatohepatitisFibrosisLiver diseaseGastroenterologyDiseaseObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) comprises a spectrum of liver conditions characterized by significant lipid deposition within hepatocytes. As an overarching diagnosis, NAFLD contains a continuum of progressive liver diseases ranging from isolated liver steatosis to necroinflammatory states leading to end-stage liver disease. Nonalcoholic fatty liver and nonalcoholic steatohepatitis are distinguished by their histologic patterns, with the former exhibiting steatosis without fibrosis or inflammation. This important distinction provides clinicians a timeline within the NAFLD staging to target appropriate interventions against modifiable risk factors. NAFLD is likely formed in response to metabolic imbalances that damage the livers adaptive capacity. Metabolic conditions leading to steatosis mirror common cardiovascular risk factors, including dyslipidemia, diabetes mellitus, and obesity. Acknowledging the common risk factors for development and progression of NAFLD, it is unsurprising the first-line management focuses on the treatment of metabolic syndrome with an emphasis on weight reduction in obese populations. The purpose of this review is to provide a detailed summary of the literature as well as outline the current treatment recommendations for patients with NAFLD with a detailed focus on pharmacologic antiobesity interventions.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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