Extra‐hepatic morbidity and mortality in alcohol‐related liver disease: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use increases the risk of many conditions in addition to liver disease; patients with alcohol-related liver disease (ALD) are therefore at risk from both extra-hepatic and hepatic disease. AIMS: This review synthesises information about non-liver-related mortality in persons with ALD. METHODS: A systematic literature review was performed to identify studies describing non-liver outcomes in ALD. Information about overall non-liver mortality was extracted from included studies and sub-categorised into major causes: cardiovascular disease (CVD), non-liver cancer and infection. Single-proportion meta-analysis was done to calculate incidence rates (events/1000 patient-years) and relative risks (RR) compared with control populations. RESULTS: Thirty-seven studies describing 50 302 individuals with 155 820 patient-years of follow-up were included. Diabetes, CVD and obesity were highly prevalent amongst included patients (5.4%, 10.4% and 20.8% respectively). Outcomes varied across the spectrum of ALD: in alcohol-related fatty liver the rate of non-liver mortality was 43.4/1000 patient-years, whereas in alcoholic hepatitis the rate of non-liver mortality was 22.5/1000 patient-years. The risk of all studied outcomes was higher in ALD compared with control populations: The RR of death from CVD was 2.4 (1.6-3.8), from non-hepatic cancer 2.2 (1.6-2.9) and from infection 8.2 (4.7-14.3). CONCLUSION: Persons with ALD are at high risk of death from non-liver causes such as cardiovascular disease and non-hepatic cancer.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».