Hidden Complication of Obesity and Diabetes: Is It Time to Put More Focus on Fatty Liver?
Notice bibliographique
Résumé
Since the release of the EMPA-REG trial in 2015, the focus in diabetes management has been shifted from a glucocentric approach to a more organ-protective approach. Much of the focus has been on cardiorenal protections, thanks to the numerous landmark trials being published in recent years. However, the significance of what seems to be an innocuous fatty deposition in the liver has received less attention than it deserves for many years, especially in people living with diabetes and obesity, but its impact on health has slowly been highlighted more in the last decade. Bodies of research are now suggesting that non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a significant independent risk factor for cardiovascular disease, including myocardial infarction, heart failure, and atrial fibrillation, while it carries the increased risk of cirrhosis, hepatocellular carcinoma, and extrahepatic cancers. Numerous organisations have begun to publish guidelines focusing on screening and treating NAFLD in recent years in an effort to combat this underappreciated, underdiagnosed, and undertreated complication of diabetes and obesity. This review paper will provide an overview of NAFLD, highlighting the argument that NAFLD is indeed an independent cardiovascular risk factor, discussing the proposed pathophysiology of NAFLD being a cardiovascular risk factor, and suggesting a highly validated hepatic fibrosis screening tool, which is a simple, easy-to-use tool to screen for hepatic fibrosis, and can be used in primary care offices.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».