Integrating behavioral interventions into a holistic approach to metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The therapeutic landscape of Metabolic dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) is rapidly evolving with the FDA approval of resmetirom, the first authorized molecule to treat metabolic dysfunction-associated steatohepatitis. Clinical trials are investigating other promising molecules. However, this focus on pharmacotherapy may overshadow lifestyle interventions, which remain the cornerstone of MASLD management. A significant percentage of patients with MASLD struggle with an underlying eating disorder, often a precursor to obesity. The obesity pandemic, exacerbated by the increasing prevalence of binge eating, underscores the need for a psychological approach to address their common roots. AREAS COVERED: We reviewed the current evidence on behavioral interventions for MASLD. Interventions such as self-monitoring, goal setting, and frequent counseling, have proven effective in achieving at least 5% weight loss. Cognitive behavioral therapy is the first-line treatment for eating disorders and has shown efficacy in treating binge eating and obesity. Further research is needed to establish the optimal behavioral therapy for MASLD, focusing on enhancing compliance and achieving sustained weight loss through diet and physical exercise. EXPERT OPINION: The treatment of MASLD should not rely solely on pharmacotherapy targeting a single-organ manifestation. Instead, we must consider behavioral interventions, emphasizing the pivotal role of a holistic approach to this multifaceted disorder. [Figure: see text].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».