Risk factors for liver fibrosis progression from early stage to late stage in nonalcoholic fatty liver disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The risk factors of fibrosis progression from an early stage to a late stage in non-alcoholic fatty liver disease were systematically analyzed, providing evidence for clinical workers to identify, intervene and block the progression of liver fibrosis in patients at an early stage.METHODS: The author independently used PubMed for a literature search on November 21, 2022. Two researchers independently screened the literature and cross-checked it. Any disputes were resolved by consulting the third researcher. The quality of the literature was evaluated using the Newcastle Ottawa Sca, and Then perform statistical analysis through Review Manager 5.4.RESULTS: Nine kinds of literature were included in this study. A meta-analysis of 11 factors associated with advanced fibrosis in patients with early-stage of nonalcoholic fatty liver disease showed that 5 factors were statistically significant, namely diabetes mellitus (OR=4.04, 95%CI 1.51-10.82, P=0.006). High body mass index (MD=1.89, 95%CI 0.78-3.00, P=0.0009); Low platelet count (MD=-45.05, 95%CI -66.49-(-23.26), P=0.0001); High levels of aspartate aminotransferase (MD=14.92, 95%CI 8.53-21.31, P=0.00001); Low serum albumin (MD=-0.37, 95%CI-0.62-(-0.12), P=0.004). CONCLUSIONS: This study found that diabetes mellitus, high body mass index, low platelet count, high aspartate aminotransferase levels, and low serum albumin may be major risk factors for early fibrosis progression in 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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».