Examining the prevalence of hepatic steatosis and advanced fibrosis using non-invasive measures across Canada: A national estimate using the Canadian Health Measures Survey (CHMS) from 2009-2019
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Prevalence estimates are crucial for enhancing preparedness to prevent and manage chronic diseases. This is the first study to estimate the prevalence of hepatic steatosis and advanced fibrosis in Canada, leveraging a nationally representative survey and multiple validated non-invasive tests (NITs). MATERIALS AND METHODS: The Canadian Health Measures Survey (CHMS) is Canada's largest direct health measures survey, which collects data on sociodemographic, clinical factors, and blood chemistry. We determined steatosis using two NITs: the Hepatic Steatosis Index (HSI) and the NAFLD Ridge Score (NRS). The FIB-4 Index and NAFLD fibrosis score (NFS) were used to assess the risk of advanced fibrosis among adults with steatosis. Survey weights were incorporated to account for oversampling, survey nonresponse, and post-stratification. RESULTS: Between 2009 and 2019, 1365 children (55 % males, median age 13 (IQR: 10-15) and 4664 adults (51 % males, median age 45 (IQR: 34-62), 57 % reporting weekly alcohol consumption) were included in our study. The weighted steatosis prevalence ranged from 9 to 11 % among children to 38-48 % among adults based on the NRS and HSI, respectively. Between 86-87 % of adults with type 2 diabetes and 65-72 % with hypertension had evidence of steatosis. Overall, 1.2-2.4 % of adults with steatosis were at risk of advanced liver fibrosis. CONCLUSIONS: We estimate between 1 in 3 and 1 in 2 adults have hepatic steatosis, and 195,000-406,200 are at high risk of advanced liver fibrosis in Canada. No routine screening guidelines for liver fibrosis exist in Canada, and most patients are unaware of their condition. Prevalence studies are essential for raising awareness and advocating for the inclusion of steatotic liver disease on national public health agendas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».