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Enregistrement W4401232084 · doi:10.33137/utmj.v101i2.41857

Advancements in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease and Nonalcoholic Steatohepatitis Treatment: From Lifestyle Interventions to Novel Therapies

2024· article· en· W4401232084 sur OpenAlexvenueno aff
Mehrab Manteghian

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Medical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteatohepatitisMedicineFatty liverNonalcoholic fatty liver diseaseNonalcoholic steatohepatitisDiseaseDiabetes mellitusMetabolic syndromeBioinformaticsInternal medicineIntensive care medicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a condition characterized by abnormal fat accumulation in the liver, unrelated to alcohol consumption. This study examines the evolution of care for NAFLD and its more severe form, nonalcoholic steatohepatitis (NASH), from lifestyle interventions to innovative therapies. While no FDA-approved drugs for NAFLD and NASH exist, traditional treatment has focused on lifestyle modifications such as diet, exercise, and weight management. Diabetes drugs have also shown early efficacy in treating NASH. However, advances in precision medicine and innovative therapies tailored to individual patients have recently emerged. Modern treatments for NASH include different strategies. The first strategy targets excess liver fat. The second strategy aims to fight oxidative stress, inflammation, and apoptosis. The third strategy targets metabolic endotoxemia and the gut microbiome. These emerging therapies show promise for slowing the progression of NASH-related disorders.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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