Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: The question of long-term high-normal alanine aminotransferase as a screening test
Notice bibliographique
Résumé
The growing prevalence of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is being driven by the obesity epidemic. The quest for solutions continues particularly with regard to early detection. This editorial comments on the utility of long-term high-normal alanine aminotransferase (ALT) in screening for MASLD. Chen et al found that new onset MASLD can be detected by repetitively high normal ALT. Implicit in this concept is the question of what should be the accepted upper limit of normal (ULN) for ALT. It was previously set at 40 IU/L based on studies that included people with subclinical liver disease but the new consensus is 30/19 U/L in healthy males/females. Thus, when Chen et al defines the ULN as 40 U/L, others may view it as excessively high. It is important to recognize the variables affecting ULN e.g. instrumentation, diurnal variations, exercise and ageing. These variables matter when the distinctions are subtle e.g. normal vs high-normal. In this regard, the utility of long-term high normal ALT as a disease marker could be enhanced by combining it with other biomarkers, imaging and MASLD genetics to create machine learning classifiers. All in all, Chen et al ’s work on long-term high normal ALT as a marker of new-onset MASLD deserves merit.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».