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Enregistrement W4385782366 · doi:10.7759/cureus.43356

Assessing Thrombocytopenia and Chronic Liver Disease in Southeast Asia: A Multicentric Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4385782366 sur OpenAlexaff
Ramsha Sohail, Imran H Hassan, Mah Rukh, Muhammad Saqib, Muhammad Iftikhar, Hassan Mumtaz

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLeukopeniaLiver diseaseCross-sectional studyCirrhosisChronic liver diseaseGastroenterologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This multicentric cross-sectional study aimed to examine the prevalence of thrombocytopenia (TCP) and investigate the various causes of chronic liver disease (CLD) across 15 Southeast Asian (India, Pakistan, and Bangladesh) tertiary care centers over a three-month period. The study focused on assessing the fibrosis index (FI) and Model for End-Stage Liver Disease (MELD)-sodium (Na) score's capacity to grade and predict the progression and outcomes of patients with already diagnosed CLD. Methods The cross-sectional study enrolled 377 CLD patients. The study utilized admission registries from 15 tertiary care hospitals in Southeast Asia, spanning from April 2023 to June 2023. Various descriptive variables were collected, including gender, tobacco use (specifically, chewed tobacco), underlying etiology, presence of anemia, leukopenia, pancytopenia, infectious state, and liver cirrhosis diagnosed via traditional ultrasonography. This study examined liver failure indicators, including alanine transaminase levels, compensation status, TCP, and liver transplant (LT) listing. The MELD-Na score was the focus of frequency and percentage analysis. MELD-Na and FI medians and standard deviations were provided. Results The study of 377 patients with CLD found that TCP was present in 4% of patients and leukopenia was present in 12% of patients. The risk of TCP was significantly higher in leukopenic patients (89.5%) than in non-leukopenic patients (52.5%) (p = 0.003). The most common CLD cause was undiagnosable (31%), followed by autoimmune (26%), hepatitis C virus (21%), hepatitis B virus (14%), and schistosomiasis (8%). The majority of patients (98%) had decompensated liver disease. Of the patients, 64% had TCP, while 36% did not. The illness severity indicators MELD score and FI had mean ± SD values of 16.89 ± 6.42 and 4.1 ± 1.06, respectively. Similarly, the prevalence of LT needs among traditional ultrasonography-diagnosed cirrhotic patients was 83.1%, compared to 59.6% among non-cirrhotic patients (p = 0.001). Conclusion Leukopenia and TCP may be linked, which may affect CLD treatment and prognosis in this population. Non-invasive indicators like the FI and MELD-Na score can detect liver fibrosis and severity without invasive procedures, enhancing patient management. These findings highlight the need to improve early diagnosis methods for CLD in Southeast Asia and raise awareness among clinicians about effective diagnostic strategies for non-infectious causes of CLD.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,311 · 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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