TL 745 DETECCIÓN DE FIBROSIS HEPÁTICA POR MEDIO DEL MÉTODO FIB-4 Y SU RELACIÓN CON EVENTOS CARDIOVASCULARES EN UNA COHORTE DE ATENCIÓN PRIMARIA DE SALUD
Notice bibliographique
Résumé
Introduccin: En el contexto de la enfermedad por hgado graso no alcohlico (HGNA), se ha descrito una asociacin entre riesgo cardiovascular y la presencia de fibrosis heptica. FIB-4 es un ndice no invasivo para estimar la presencia de fibrosis heptica. Objetivo: Evaluar la relacin entre FIB 4 y eventos cardiovasculares (ECV) en una cohorte de pacientes con enfermedades crnicas. Mtodos: Estudio observacional, de cohorte retrospectivo (2009-2019) de pacientes seguidos en Consultorio Miraflores, Temuco, regin de la Araucana, con datos que permitan calcular FIB-4. Anlisis de ECV incluyendo Infarto miocrdico (IAM) y accidente cere-brovascular (ACV) en el perodo de anlisis del estudio. Resultados: se incluyeron 1.532 pacientes; [65% eran hombres; edad media de 77 aos (64-84)]. El 91,4% tena dislipidemia, 73,8% hipertensin y 34,5% diabetes mellitus. El ndice FIB-4 basal fue de 1,29 (0,91-1,74) y el final de 1,59 (1,12-2,2). La progresin de la fibrosis medida con FIB-4 se asoci en forma independiente con un aumento de riesgo de IAM (47%, IC al 95% 1,06-2,05; p = 0,021) pero no de ACV. Conclusin: La progresin de la fibrosis heptica, estimada por FIB-4, se asoci a mayor riesgo de IAM en la cohorte en estudio. El empleo de FIB-4 puede ser de utilidad para una bsqueda ms activa y sistemtica de fibrosis heptica en pacientes con enfermedades crnicas. Ello contribuira tanto a la pesquisa de enfermedad heptica como a la estimacin del riesgo de ECV. Fondecyt #1191145 a M.A., #1191183 a F.B.,
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».