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Enregistrement W4396558760 · doi:10.1186/s12939-024-02153-z

High prevalence of diabetes among young First Nations Peoples with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: a population-based study in Australia

2024· article· en· W4396558760 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia C. Valery, Shruti Roche, Catherine Brown, James O’Beirne, Günter Härtel, Barbara Leggett, Richard Skoien, Elizabeth E. Powell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWishlist
Mots-clésMedicineComorbidityPopulationEpidemiologyInterquartile rangeIndigenousDiabetes mellitusInternal medicineDemographyEnvironmental healthEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Liver disease is an important contributor to the mortality gap between First Nations Peoples and non-Indigenous Australian adults. Despite a high burden of metabolic comorbidities among First Nations Peoples, data about the epidemiology of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) in this population is scarce. METHODS: A retrospective analysis of all adults hospitalized with MASLD or metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) with/without cirrhosis during 2007-2019 in the state of Queensland was performed. Patients were followed from the first admission with MASLD/MASH (identified based on validated algorithms) to decompensated cirrhosis and overall mortality. We explored differences according to Indigenous status using Multivariable Cox regression. FINDINGS: 439 First Nations Peoples and 7,547 non-Indigenous Australians were followed for a median of 4.6 years (interquartile range 2.7-7.2). Overall, women were overrepresented, but more so in the First Nations cohort (72.7% vs. 57.0%, p < 0.001). First Nations patients were younger, a higher proportion lived in remote and socioeconomic disadvantaged areas, and had higher comorbidity compared to non-Indigenous Australians (all p < 0.001). Diabetes, the most common comorbidity affecting both groups, was overrepresented in First Nations Peoples versus non-Indigenous Australians (43.5% vs. 30.8%, p < 0.001, respectively). Nineteen (4.3%) First Nations Peoples and 332 (4.4%) of non-Indigenous patients progressed to cirrhosis decompensation (9.0% [95%CI 4.5-17.7] vs. 7.7% [95%CI 6.6-8.9; p = 0.956] respectively within 10 years). In multivariable analysis, there was no association between Indigenous status and progression to decompensated cirrhosis (p = 0.759) and survival (p = 0.437). CONCLUSIONS: This study provides the first population-based epidemiological data on MASLD in First Nations Australians. The high prevalence of diabetes (that is associated with advanced fibrosis and liver disease mortality) among young First Nations Peoples with MASLD raises concern about future risk of progressive liver disease in this patient population. These data highlight the importance of early identification of MASLD, and providing culturally appropriate intervention to reduce disease progression in parallel with the management of cardiometabolic comorbidities.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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