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Enregistrement W4409428316 · doi:10.46747/cfp.7104e56

Approche de la stéatose hépatique en clinique

2025· review· fr· W4409428316 sur OpenAlexaffvenue
Andrew Szilagyi, Nir Hilzenrat

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2025
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Présenter une actualisation des plus récents faits concernant le diagnostic et les issues de la stéatose hépatique (SLD), passer en revue la nouvelle nomenclature qui s'applique à la SLD, et proposer une approche à l'endroit du diagnostic et de la prise en charge de la SLD. SOURCES DE L'INFORMATION: Des articles individuels publiés principalement au cours des 2 dernières années, recensés à l'aide de PubMed et Google Scholar. MESSAGE PRINCIPAL: La stéatose hépatique est l'une des maladies les plus fréquemment rencontrées en pratique générale. Ce problème est un important marqueur biologique du syndrome métabolique. Le diagnostic se fonde sur des examens non invasifs. Les complications connues du syndrome métabolique et d'une maladie hépatique avancée sont souvent présentes au moment du diagnostic. La marche à suivre devrait inclure l'évaluation des facteurs de risque cardiométaboliques et de la dysfonction hépatique progressive. Des différences subtiles existent entre les patients qui ont reçu un diagnostic de SLD. Les cliniciens devraient être au fait des changements dans la terminologie s'appliquant à la SLD. La prise en charge de la SLD peut s'appuyer sur un simple algorithme. CONCLUSION: Il serait nécessaire d'évaluer l'épidémie de SLD et sa nature systémique, de même que les facteurs individuels de risque de maladies cardiovasculaires qui lui sont associés, ainsi que les problèmes métaboliques comme la dyslipidémie, l'hypertension et le diabète de type 2.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,008

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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