The role of exercise in limiting progression from liver inflammation and fibrosis to cirrhosis and carcinoma: a systematic review with meta-analysis of human and animal studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Exercise may prevent the progression of liver disease and protect against liver cancer. This review with meta-analysis synthesised the evidence from both human and animal studies to better understand whether exercise has the capacity to (i) promote regression of early fibrosis; (ii) decrease and/or delay progression to cirrhosis; and (iii) progression to carcinoma. Methods A systematic search was performed to identify studies comprising of humans and animals with liver disease that compared exercise to an inactive or less active control. Outcomes included liver disease regression and progression, and markers of liver function and damage. Results We found 18 human and 29 animal studies. A single study provided direct evidence that exercise can reverse NAFLD and decrease progression to cirrhosis. Meta-analysis of human studies identified decreases in liver enzymes; ALT (SMD = -0.28, 95%CI = -0.53, -0.03), AST (SMD = -0.12, 95%CI = -0.32, 0.07), GGT (SMD = -0.23, 95%CI = -0.36, -0.10), as well as a small increase in ALP (SMD = 0.23, 95%CI = -0.13, 0.59), and liver triglycerides (SMD = -0.24, 95%CI = -0.66, 0.18). Meta-analysis of animal studies identified decreases in liver enzymes; ALT (SMD = -2.85, 95%CI = -4.55, -1.14), AST (SMD = -2.85, 95%CI = -4.55, -1.14), and liver triglycerides (SMD = -1.36, 95%CI = -2.08, -0.65), liver weight (SMD = -1.94, 95%CI = -2.78, - 1.10), and the NAFLD activity score (SMD = -1.36, 95%CI = -2.08, -0.65). Conclusion Only one study provided direct evidence that exercise has the capacity to regress early fibrosis, as well as delay the progression to cirrhosis. Several studies, however, indicate that exercise intervention reduce markers of liver function and damage.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».