Lean non-alcoholic fatty liver disease and the risk of all-cause mortality: An updated meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Cohort studies reported controversial results regarding the long-term prognosis of patients with lean non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) compared to non-lean NAFLD patients. This updated meta-analysis aimed to estimate the magnitude of the association between lean body mass index and all-cause mortality risk in NAFLD patients. MATERIALS AND METHODS: We systematically searched the EMBASE and MEDLINE databases from inception to March 2023 to identify observational studies that reported hazard ratio (HR) for all-cause mortality of patients with lean NAFLD versus those with non-lean, overweight, or obese NAFLD. Multivariable-adjusted hazard ratios (HRs) for all-cause mortality were pooled using a random effects model. RESULTS: =77 %). The magnitude of this risk remained unchanged even after stratified analysis by measures of NAFLD diagnosis, study country, cohort setting, length of follow-up, adjustment with fibrosis stage/cirrhosis, and the Newcastle-Ottawa Scale. The risk was independent of age, sex, and cardiometabolic risk factors. Sensitivity analyses did not alter these findings. The funnel plot and Egger's test revealed no significant publication bias. CONCLUSIONS: This meta-analysis revealed that lean NAFLD is associated with an approximately 1.6-fold increased mortality risk. Further studies are needed to unravel the existing but complex link between lean NAFLD and an increased risk of death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».