Systematic review with meta‐analysis: Steatosis severity and subclinical atherosclerosis in metabolic dysfunction‐associated steatotic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Metabolic dysfunction‐associated steatotic liver disease (MASLD) is a prevalent liver condition recognised as an independent risk factor for cardiovascular disease (CVD). However, there is ongoing debate regarding the effective strategy for cardiovascular risk assessment in MASLD. Aim To investigate the relationship between liver imaging, specifically focusing on the severity of steatosis and subclinical atherosclerosis. Methods We conducted a thorough search across four databases, from 1950 to April 2023, to identify eligible studies employing imaging to explore the relationship between different degrees of steatosis and subclinical atherosclerosis among MASLD. Additionally, we conducted a quality assessment using the Newcastle Ottawa Scale, performed a meta‐analysis employing the DerSimonian‐Liard random‐effects model, and conducted subgroup analyses for validation. Results In total, 19 studies, encompassing 147,411 middle‐aged individuals without previous CVD (74.94% male; mean age 45.53 years [SD 10.69]; mean BMI 24.3 kg/m2 [SD 3.35]), were included. The pooled odds ratio for subclinical atherosclerosis was 1.27 (95% CI: 1.13–1.41, I2 = 76.68%) in mild steatosis and significantly increased to 1.68 (95% CI: 1.41–2.00, I2 = 89.02%) in moderate to severe steatosis. Sensitivity analysis, focusing on high‐quality studies, consistently supported this finding and the results remained robust across subgroup analyses. Furthermore, meta‐regression revealed that a higher mean AST and ALT, alongside a lower mean HDL, were significant moderators of this association. Conclusions Even mild steatosis is associated with CVD risk, and steatosis severity further intensifies this association. These findings suggest that liver fat quantification enhances CVD risk stratification in patients with MASLD.
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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 | 0,019 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».