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Enregistrement W4368359147 · doi:10.2196/45050

The Role of Metabolic Dysfunction–Associated Fatty Liver Disease in Developing Chronic Kidney Disease: Longitudinal Cohort Study

2023· article· en· W4368359147 sur OpenAlexvenueno aff
Suosu Wei, Yujie Xie, Junzhang Huang, Jianrong Yang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSpecific Research Project of Guangxi for Research Bases and Talents
Mots-clésMedicineHazard ratioKidney diseaseProportional hazards modelAlbuminuriaCohortInternal medicineCohort studyRenal functionConfoundingFatty liverRisk factorDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The association between metabolic dysfunction–associated fatty liver disease (MAFLD) and chronic kidney disease (CKD) is unclear. Objective This longitudinal cohort study aimed to test whether MAFLD plays an important role in the development of CKD. Methods This cohort study included 41,246 participants who had undergone 3 or more health examinations from 2008 to 2015 at the People’s Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, China. Participants were categorized into 2 groups according to whether they presented with or without MAFLD. The occurrence of new-onset CKD was stated as either an estimated glomerular filtration rate of <60 mL/min per 1.73 m2 or a higher level of albuminuria during their follow-up appointment. The association between MAFLD and CKD was evaluated using a Cox regression method. Results Of the 41,246 participants, 11,860 (28.8%) were diagnosed with MAFLD. Over the course of the 14-year follow-up (median 10.0 years), 5347 (13%) participants experienced a new incident of CKD (135.73 per 10,000 person-years). MAFLD was discovered as an important risk factor for new incidents of CKD (hazard ratio 1.18, 95% CI 1.11-1.26) by using the multivariable Cox proportional hazard regression model. When stratified by gender, the adjusted hazard ratio for the incidence of CKD in men and women with MAFLD were 1.16 (95% CI 1.07-1.26) and 1.32 (95% CI 1.18-1.48), respectively. According to the subgroup analysis results, after adjusting for confounding factors, the MAFLD-related CKD risk was greater in men aged <60 years (Pinteraction=.001) and in those with combined dyslipidemia (Pinteraction=.02), but this relationship was not found in women (all Pinteraction>.05). Conclusions MAFLD plays an important role in the development of new incidents of CKD in the long run. Trial Registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2200058543; https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=153109

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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