Binge drinking does not appear to have an adverse effect on non-alcoholic fatty liver disease: Findings from a study of four First Nations communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Binge drinking and non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) are common health problems throughout the world. However, the impact of binge drinking on NAFLD has yet to be described. The objective of this study was to document the extent of liver disease in community-based NAFLD patients who self-reported monthly binge drinking and compare the findings to NAFLD patients from the same communities who denied binge drinking (controls). METHODS: The study was undertaken in four Manitoba First Nations communities where the sale and consumption of alcoholic beverages are prohibited but visits to urban centres are common. Binge drinkers were retrospectively matched 1:2 by age, sex, and body mass index (BMI) with controls. NAFLD was diagnosed by ultrasonographic features of excess fat in the liver in individuals with no alternative, non-metabolic explanation for fatty infiltration of the liver. Hepatic inflammation and function were determined by standard liver biochemistry testing and fibrosis by FIB-4 levels and hepatic elastography. RESULTS: Of 546 NAFLD patients, 88 (16%) attested to binge drinking. The mean age of binge drinkers was 40 (SD 13) years; 51% were male; and the mean BMI was 34 (SD 7). Compared with controls, binge drinkers had similar liver biochemistry results (alanine and aspartate aminotransferases: 41 [SD 39] and 36 [SD 30] versus 36 [SD 36] and 31 [SD 27] U/L, p = 0.35 and p = 0.37, respectively), FIB-4 values (0.75 [SD 0.55] versus 0.72 [SD 0.44], p = 0.41, respectively), and hepatic elastrography (6.6 [SD 3.9] versus 6.2 [SD 2.9] kPa, p = 0.37, respectively) findings. CONCLUSIONS: In this study population, monthly binge drinking did not appear to impact the severity of NAFLD.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».