Prevalence, risk factors and diagnostic accuracy of non-invasive tests for NAFLD in people with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims The epidemiology of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) in people with type 1 diabetes (T1D) is not yet elucidated. This study aimed to assess the diagnostic accuracy of non-invasive tests for NAFLD, to investigate the prevalence and severity of NAFLD, and to search for factors contributing to NAFLD in people with T1D. Methods In this prospective cohort study, we consecutively screened 530 adults with T1D from a tertiary care hospital, using ultrasound (US), vibration-controlled transient elastography equipped with liver stiffness measurement (LSM) and controlled attenuation parameter, and the fatty liver index. Magnetic resonance spectroscopy (MRS) was performed in a representative subgroup of 132 individuals to validate the diagnostic accuracy of the non-invasive tests. Results Based on MRS as reference standard, US identified individuals with NAFLD with an AUROC of 0.98 (95% CI 0.95–1.00, sensitivity: 1.00, specificity: 0.96). The controlled attenuation parameter was also accurate with an AUROC of 0.85 (95% CI 0.77–0.93). Youden cut-off was ≥270 dB/m (sensitivity: 0.90, specificity: 0.74). The fatty liver index yielded a similar AUROC of 0.83 (95% CI 0.74–0.91), but the conventional cut-off used to rule in (≥60) had low sensitivity and specificity (0.62, 0.78). The prevalence of NAFLD in the overall cohort was 16.2% based on US. Metabolic syndrome was associated with NAFLD (OR: 2.35 [1.08–5.12], p = 0.031). The overall prevalence of LSM ≥8.0 kPa indicating significant fibrosis was 3.8%, but reached 13.2% in people with NAFLD. Conclusions NAFLD prevalence in individuals with T1D is 16.2%, with approximately one in 10 featuring elevated LSM. US-based screening could be considered in people with T1D and metabolic syndrome. Impact and Implications We aimed to report on the prevalence, disease severity, and risk factors of NAFLD in type 1 diabetes (T1D), while also tackling which non-invasive test for NAFLD is the most accurate. We found that ultrasound is the best test to diagnose NAFLD. NAFLD prevalence is 16.2%, and is associated with metabolic syndrome and BMI. Elevated liver stiffness indicating fibrosis is overall not prevalent in people with T1D (3.8%), but it reaches 13.2% in those with T1D and NAFLD.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».