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Enregistrement W4408925040 · doi:10.3138/canlivj-2025-0053

Clinical and biochemical features of diagnosed and undiagnosed patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease

2025· article· en· W4408925040 sur OpenAlexaffvenue
Gerald Y. Minuk, Eleonora Bakalets, Manna Zhang, Julia Uhanova

Notice bibliographique

RevueCanadian Liver Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineFatty liverDemographicsGastroenterologyLiver diseaseLiver function testsDiabetes mellitusDiseaseMetabolic syndromeLiver functionPortal hypertensionCirrhosisObesityEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The majority of the world's metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) patient population remain undiagnosed. Whether the clinical and biochemical features of these individuals resemble those with an established diagnosis of MASLD remains to be determined. The aim of this study was to document and compare the demographics, associated metabolic comorbidities, liver biochemistry, and non-invasive markers of hepatic fibrosis and portal hypertension in diagnosed versus undiagnosed MASLD patients. Methods: The two study cohorts consisted of 3,101 MASLD patients attending a tertiary care centre (diagnosed) and 408 individuals with MASLD identified as a result of volunteering in a community-based MASLD screening clinic (undiagnosed). Results: <0.00001). BMIs were similar in the two cohorts. The prevalence and extent of liver transaminases (ALT and AST) and function test (albumin, bilirubin, and INR values) abnormalities were greater in diagnosed MASLD patients as were non-invasive determinants of hepatic fibrosis and portal hypertension (higher FIB-4 values and lower platelet counts, respectively). Conclusions: The demographics, metabolic co-morbidities, and severity of liver disease differ in diagnosed versus undiagnosed MASLD patients.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,638

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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