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Enregistrement W4396623451 · doi:10.1002/jpn3.12236

Utilization and perspectives of weight loss medications in pediatric metabolic dysfunction‐associated steatotic liver disease

2024· article· en· W4396623451 sur OpenAlexaff
Mohit Kehar, Samar H. Ibrahim, Charina M. Ramirez, Saista Asif Amin, Tamir Diamond, Saeed Mohammad

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver diseaseDiseaseLiver dysfunctionFatty liverWeight lossIntensive care medicineMetabolic syndromeInternal medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is increasing globally in pediatric populations. Currently, MASLD management primarily relies on lifestyle interventions, which pose challenges in sustaining long-term weight loss. This study investigated the use of weight loss medications in MASLD care through an international survey of 166 pediatric gastroenterologists and hepatologists. The results indicated a notable interest in weight loss medications, with 38% of practitioners considering or using them, particularly glucagon-like peptide-1 receptor agonists. However, the survey also revealed a tendency among clinicians to refer patients to specialists, emphasizing the potential gap between acknowledgment and prescription practices. Challenges include the lack of guidelines and uncertainty regarding side effects. The study highlights a pressing need for education, with over 90% of the respondents expressing an interest. Our study highlights the current management of MASLD, the potential role of pharmacotherapy, and highlights avenues for improved care and education in this dynamic field.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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