MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 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
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

Explorer davantage

Même revueAtherosclerosisMême sujetLiver Disease Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207