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Enregistrement W4367601577

Signs of non-alcoholic fatty liver disease in indigenous Arctic populations - a systematic review.

2023· article· en· W4367601577 sur OpenAlexaboutno aff
Rasmus Hvidbjerg Gantzel, Gerda Elisabeth Villadsen, Karsten Fleischer Rex, Michael Lynge Pedersen, Henninng Grønbæk

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFatty liverIndigenousAlcoholic liver diseaseThe arcticDiseaseMEDLINEEnvironmental healthInternal medicineBiochemistryCirrhosisEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The increasing prevalence of obesity and type 2 diabetes mellitus has become a global healthcare concern spreading to indigenous Arctic populations. As non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is strongly associated with the metabolic syndrome, it has become a leading cause of chronic liver disease. However, data are sparse on the prevalence of NAFLD in indigenous Arctic populations who may have a different risk profile for diabetes complications. METHODS: We conducted a systematic review to estimate the prevalence of NAFLD or signs of NAFLD in indigenous Arctic people inhabiting Greenland, Alaska, Canadian territories and Eastern Russia. Also, we wanted to discuss how Arctic research in metabolic disease such as NAFLD may move forward. RESULTS: Through the pre-specified search of Ovid MEDLINE and Embase, 3,070 unique references were identified and six studies including 5,487 persons qualified for data extraction. The prevalence of NAFLD or signs of NAFLD varied between 21% and 65%. The risk of bias was considerable particularly due to the inclusion of small and heterogeneous studies. CONCLUSION: Only limited published research exists on NAFLD in indigenous Arctic populations. This review reports that the prevalence of NAFLD or signs of NAFLD in the indigenous Arctic populations residing in Arctic Regions may be similar to the global level, emphasising the need for further health research in indigenous Arctic populations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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