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Enregistrement W4323351266 · doi:10.1093/jcag/gwac036.191

A191 NONALCOHOLIC FATTY LIVER DISEASE AND LIVER FIBROSIS INCREASE CARDIOVASCULAR RISK IN PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASES

2023· article· en· W4323351266 sur OpenAlexaff
D Kablawi, F Aljohani, Chiara Saroli Palumbo, Sophie Restellini, A Bitton, G Wild, W Afif, Péter L. Lakatos, T Bessissow, G Sebastiani

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransient elastographyInternal medicineNonalcoholic fatty liver diseaseGastroenterologyFatty liverDiabetes mellitusFibrosisPopulationMetabolic syndromeUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseLiver diseaseDiseaseEndocrinologyObesityLiver fibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is strongly associated with cardiovascular disease in the general population. Both NAFLD and cardiovascular diseases seem more frequent in patients with inflammatory bowel disease (IBD). Purpose We aimed to assess the effect of NAFLD and associated liver fibrosis on the cardiovascular risk in people with IBD. Method We prospectively included IBD patients undergoing a routine screening program for NAFLD by transient elastography (TE) with associated controlled attenuation parameter (CAP). NAFLD and significant liver fibrosis were defined as CAP >275 dB/m and liver stiffness measurement (LSM) by TE ≥8 kPa, respectively. Nonalcoholic steatohepatitis (NASH) with liver fibrosis was defined as Fibroscan-aspartate aminotransferase (AST) score (FAST) >0.35. Cardiovascular risk was assessed with the atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk estimator proposed by the American Heart Association and computed from age, sex, race, lipid pattern, blood pressure, diabetes treatment and smoking. Based on the American Heart Association guidelines, the 10-year cardiovascular risk by ASCVD was categorized as low if <5%, borderline if 5%–7.4%, intermediate if 7.5%–19.9% and high if ≥20% or if previous cardiovascular event.Predictors of intermediate-high cardiovascular risk were investigated by multivariable logistic regression analysis. Result(s) We included 405 patients with IBD (54% female; mean age 45+15 years; mean BMI 26+5 Kg/m; 31% with ulcerative colitis; 7% with diabetes; 14% with hypertension). Overall, 278 (68%), 23 (6%), 47 (12%) and 57 (14%) were categorized as at low, borderline, intermediate and high ASCVD risk, respectively. NAFLD and significant liver fibrosis were found in 129 (32%) and 35 (9%) patients, respectively. NASH with fibrosis was found in 11 (3%) patients. Patients with NAFLD and with significant liver fibrosis diagnosed by TE with CAP had higher proportion of intermediate-high ASCVD risk category (see Figure). These findings were confirmed also in young IBD patients <55 years old with NAFLD. No difference in ASCVD risk was detected for FAST score. After adjusting for IBD disease activity, significant liver fibrosis and BMI, predictors of intermediate-high ASCVD risk were NAFLD (adjusted odds ratio [aOR] 2.97, 95% confidence interval [CI] 1.56–5.68), IBD duration (aOR 1.55 per 10 years, 95% CI 1.22–1.97), and ulcerative colitis (aOR 2.32, 95% CI 1.35–3.98). Only 30% of IBD patients classified as intermediate-high ASCVD risk were on statin treatment, with no difference between patients with and without NAFLD. Image Conclusion(s) NAFLD increases cardiovascular risk, independently of age, IBD-related factors and BMI. A potential implication of our finding is the targeted cardiovascular assessment in IBD patients with NAFLD and appropriate initiation of statin, particularly if they have longer IBD duration and ulcerative colitis. Please acknowledge all funding agencies by checking the applicable boxes below CAG Disclosure of Interest None Declared

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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