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Enregistrement W4411162768 · doi:10.1210/clinem/dgaf342

The Relationships Between MASLD, Extrahepatic Multimorbidity, and All-Cause Mortality in the UK Biobank Cohort

2025· article· en· W4411162768 sur OpenAlexfundno aff
Qi Feng, Chioma Izzi‐Engbeaya, Andrea D. Branch, Benjamin H. Mullish, Pinelopi Manousou, Mark Woodward

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Nacional do Câncer, Ministério da SaúdeMedical Research CouncilNational Cancer InstituteNIHR Imperial Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthMedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchImperial College Healthcare NHS TrustImperial College LondonMedical Research Council CanadaDepartment of Health and Social Care
Mots-clésBiobankMultimorbidityCohortMedicineCohort studyInternal medicineComorbidityBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) affects one third of the world's population, but its associations with extrahepatic multimorbidity and mortality remain unclear. OBJECTIVE: This study aimed to estimate the impact of MASLD, with and without multimorbidity, on all-cause mortality. METHODS: We analyzed data from the UK Biobank. MASLD was identified as a fatty liver index ≥60 and presence of cardiometabolic risk factors. Multimorbidity was defined as ≥2 of the long-term conditions (LTCs) in a prespecified list of 47 extrahepatic conditions. Hazard ratios (HRs) from adjusted Cox models quantified the association between MASLD, multimorbidity and all-cause mortality. RESULTS: Of the 438 840 participants, 131 020 (29.9%) had MASLD at baseline. The participants with MASLD at baseline had a higher prevalence of multimorbidity than those without (21.3% vs 14.4%). In addition to cardiometabolic risk factors, MASLD was strongly associated with several LTCs, particularly metabolic, cardiovascular, cancers, kidney, mental/behavioral, and respiratory diseases. During a median follow-up of 13 years, MASLD was associated with higher mortality (HR 1.16; 95% CI 1.13, 1.19), with stronger associations in females and in those with low LTC counts (≤3 LTCs). Each additional LTC at baseline was associated with 30% and 38% higher mortality in MASLD (HR 1.30; 1.29, 1.32) and non-MASLD (HR 1.38; 1.37, 1.40) populations, respectively. Among the 47 LTCs, 16 were associated with increased mortality in people with MASLD. CONCLUSION: Those with MASLD exhibited a higher prevalence of extrahepatic multimorbidity and a 16% higher rate of mortality than those without, underscoring the impact of liver steatosis on mortality and highlighting the need to target LTCs to improve outcomes and reduce health care burdens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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