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Enregistrement W4410466169 · doi:10.7759/cureus.84258

Evaluating Hepatokines in the Progression of Non-alcoholic Fatty Acid Liver Disease by Decoding Liver-Derived Molecular Pathologies

2025· review· en· W4410466169 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Ahmed, Abdul Wahab, Soobia Pathan, Bhavna Singla, Sam Ismail, Muhammad Farhan Khaliq, Shah Mv

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFatty liverAlcoholic liver diseaseDiseaseInternal medicinePathologyCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-alcoholic fatty liver disorder (NAFLD), also called metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), is a leading cause of global liver disorders. Hepatokines are increasingly being used in the diagnosis of NAFLD. This study evaluated the association between the hepatokines and NAFLD progression and guided further therapeutic research. Data search was conducted across PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science up to March 2025. Studies that assessed hepatokines in NAFLD were selected based on defined inclusion criteria. The Newcastle-Ottawa Scale (Version 2011), the Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2) tool, and the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) methodology were used to evaluate the RoB and the certainty of evidence. Pooled estimates were synthesized by using a random-effects meta-analysis model. Ten studies passed the eligibility criteria and involved a pooled sample size of 4,215 participants. Meta-analysis of six studies revealed that an increase in hepatokine levels was modestly correlated with NAFLD (odds ratio (OR) 1.11; 95% confidence interval (CI) 1.01-1.22; P = 0.037; I² = 84%). Individual biomarkers such as Fetuin-A, angiopoietin-like protein 8 (ANGPTL8), fibroblast growth factor 21 (FGF21), and retinol-binding protein 4 (RBP4) showed varying degrees of correlation. RoB was moderate across eight studies, low and high across one study each, and GRADE assessments displayed low to moderate quality of evidence. The research findings established a steady connection between NAFLD and variation in hepatokine levels. Fetuin-A and FGF21 showed promise as biomarkers against NAFLD diagnosis. However, uncertainty remained because of high variability and moderate levels of experimental bias. Further research needs to be conducted through standardized methods for assays in multicenter longitudinal studies to confirm hepatokine diagnostic and therapeutic effectiveness in treating patients with NAFLD.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,019
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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