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Enregistrement W4409141024 · doi:10.1155/cjgh/6455092

Alcohol Use Disorder Pharmacotherapy in Patients With Alcohol‐Related Liver Disease: A Scoping Review

2025· review· en· W4409141024 sur OpenAlexaff
Manisha Jogendran, Louis Huynh, Jennifer A. Flemming

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacotherapyAlcohol use disorderMedicineAlcoholLiver diseaseAlcoholic liver diseaseDiseasePsychiatryIntensive care medicineInternal medicineCirrhosisChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Alcohol‐associated liver disease (ALD) is one of the most common causes of cirrhosis. Pharmacotherapy for alcohol use disorder (AUD) can improve abstinence rates in patients with cirrhosis, however, there is limited data on how these therapies affect liver‐related outcomes. Methods: A scoping review was completed using multiple electronic search databases. Articles exploring pharmacotherapy for AUD and outcomes for ALD were included. The primary outcome of this study was liver outcomes after receiving pharmacotherapy for AUD, including decompensated cirrhosis, mortality, progression of ALD, and need for liver transplantation. Results: A total of 2521 studies were screened and 3 were selected. A total of 45,948 patients were included, 43,863 (98%) of patients were male, and the mean age was 58.7. Only 2299 (5%) of patients received AUD pharmacotherapy. Receipt of AUD pharmacotherapy was found to be associated with decreased hepatic decompensation and mortality in 2 out of 3 studies. Conclusion: There are limited studies that explore AUD pharmacotherapy and ALD outcomes. Medications AUD may improve hepatic outcomes; however, further prospective studies need to be completed to explore this association.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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