FISPGHAN statement on the global public health impact of metabolic dysfunction‐associated steatotic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
As rates of obesity rise worldwide, incidence of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), formerly referred to as nonalcoholic fatty liver disease, is increasing, worsening the burden of healthcare systems. The council of the Federation of International Societies for Pediatric Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition (FISPGHAN) identified the topic of MASLD epidemiology, treatment, and prevention as a global priority issue to be addressed by an expert team, with the goal to describe feasible and evidence-based actions that may contribute to reducing MASLD risk. The FISPGHAN member societies nominated experts in the field. The FISPGHAN council selected and appointed members of the expert team and a chair. The subtopics included in this manuscript were chosen through a consensus of the experts involved. We review the epidemiology, natural history, and screening and management. We further expand to relevant public health measures aimed at MASLD prevention, including identifying interventions that could reduce risk factors (environmental and iatrogenic), optimize maternal and newborn health, and support healthier lifestyles for older children and adolescents on a local, national, and international scale. While recognizing that various aspects of population health and public policy can shape MASLD risk, we also review what we can do on an individual level to support our patients to reduce the significant burden of this ever rising disease in pediatrics.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».