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Enregistrement W4390265410 · doi:10.1097/hep.0000000000000739

Reply: More on nonalcoholic/nonmetabolic dysfunction–associated steatohepatitis

2023· article· en· W4390265410 sur OpenAlexaff
Kymberly D. Watt, Mohammad Qasim Khan

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatologyMedicineSteatohepatitisInternal medicineGastroenterologyFatty liverDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We appreciate the letter from Drs Vajro and Mandato, highlighting the complexities of this classification of steatohepatitis disorders. They bring up an important concept relating to genetic diseases and consanguinity that may vary globally. We did not address this issue and bringing attention to this for a global audience is helpful. They correctly highlight additional specific rare diagnoses within the genetic and metabolic category that can be associated with steatohepatitis presentations. Enveloped into metabolic and genetic causes including mitochondrial hepatopathy, we did not specifically highlight muscular dystrophies as the associated steatosis is most likely related to the metabolic derangements including insulin resistance, hypertriglyceridemia, and hormonal imbalances that result in the steatosis and less likely the direct effect of muscular dystrophy. Given the pituitary and adrenal hormonal imbalances, these patients do present with more advanced fibrosis, which should have been acknowledged in the article. Most of these patients would already have a diagnosis of muscular dystrophy making a creatinine kinase level unlikely helpful. Importantly though, they remind us that the included diseases within genetic fatty acid and lipid storage diseases were not exhaustive. We are grateful for the attention to the example of the neutral lipid storage disease, a rare (<100 reported cases) disease associated with hepatic steatosis and lipid droplets in white blood cells, skin, and muscles among other organs. This entity would be diagnosed by clinical presentation (skin changes, muscular weakness, etc) combined with the identification of lipids in tissues, and certainly, adding a creatinine kinase level to blood testing if this was a clinical consideration would be appropriate in both age groups. It is challenging to include all possible genetic disorders linked with steatosis and we are grateful to have this chance to remind readers to look more deeply into rare genetic causes when atypical presentations arise. Lean metabolic associated steatotic liver disease is a vexing issue that has more questions than answers and was not addressed directly in the review. While the new definitions of metabolic associated steatotic liver disease do not overtly subdivide patients based on differing cardiometabolic criteria (eg, BMI ≥25 kg/m2 or BMI <25 kg/m2), previous literature has identified lean individuals with metabolic associated steatotic liver disease as having different rates of disease progression, associated conditions, and cardiometabolic risk. There remain areas of unmet need in this population that require further, ongoing study and investigation. In the case of lean celiac disease, the referenced study also hypothesized similar relationships between the intestinal microbiome and nutrient imbalances to their finding of increased steatosis in treated celiac disease (both lean and obese). Readers are directed to the additional reference for this interesting topic. Lastly, we welcome the reminder that our discussion of toxins associated with steatosis was also not exhaustive and missed the inclusion of bisphenol A and phthalates (and undoubtedly more to surface), allowing us another opportunity to direct the reader to look for these (and other) important potential contributors to steatosis. We are happy to have this review stimulate such thoughtful and helpful insights by the Hepatology readership.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0290,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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