Relationship between Liver Function Tests Levels with Degree of FibroScan Test in non-alcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) occurs when liver fat content exceeds 5-10%.The initial stage is simple fatty liver, which can progress to alcoholic steatohepatitis and ultimately lead to cirrhosis of the liver.The first step in treatment is a weight loss diet.Methods: In this study, patients with non-alcoholic fatty liver disease who had undergone all necessary tests to rule out other causes of liver involvement, such as viral and autoimmune hepatitis and Wilson's disease, were evaluated.These patients were approved by a gastroenterologist and underwent a FibroScan over a six-month period to assess their condition.The initial checklist included demographic information (height and weight), blood pressure, history of alcohol consumption, and liver enzyme levels.Results: Among 86 participants, 25 (29.1%) had Grade 0 fatty liver, 39 (54.7%) had Grade 1, 14 (11.6%) had Grade 2, and 8 (4.7%) had Grade 3 fatty liver.Additionally, 8 patients had anemia, 3 (2.5%) had elevated bilirubin levels, 3 (2.5%) had iron deficiency, and only 1 patient had liver issues related to an autoimmune problem or specific disease.There was no significant relationship between the FibroScan score and enzyme levels in any gender. Conclusion:The prevalence of non-alcoholic fatty liver disease is higher in women than in men, and liver enzymes do not accurately reflect the degree of liver fibrosis.It is recommended that imaging methods, especially FibroScan, be used instead of routine enzyme level measurements to assess liver tissue conditions.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».