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Enregistrement W4392881635 · doi:10.1016/j.atherosclerosis.2024.117523

Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: An opportunity for collaboration between cardiology and hepatology

2024· review· en· W4392881635 sur OpenAlexafffund
Paolo Raggi, Jovana Milić, Marcella Manicardi, Felice Cinque, Mark G. Swain, Giada Sebastiani, Giovanni Guaraldi

Notice bibliographique

RevueAtherosclerosis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of CalgaryMcGill University Health CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéIpsenNovo NordiskKowa CompanyCelgeneGilead SciencesPfizerAmgen
Mots-clésMedicineHepatologyDiseaseLiver diseaseCardiac dysfunctionLiver dysfunctionIntensive care medicineInternal medicineMetabolic syndromeCardiologyFatty liverBioinformaticsBiologyObesityHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Altered metabolic function has many detrimental effects on the body that can manifest as cardiovascular and liver diseases. Traditional approaches to understanding and treating metabolic dysfunction-associated disorders have been organ-centered, leading to silo-type disease care. However, given the broad impact that systemic metabolic dysfunction has on the human body, approaches that simultaneously involve multiple medical specialists need to be developed and encouraged to optimize patient outcomes. In this review, we highlight how several of the treatments developed for cardiac care may have a beneficial effect on the liver and vice versa, suggesting that there is a need to target the disease process, rather than specifically target the cardiovascular or liver specific sequelae of metabolic dysfunction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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