Metabolic Associated Fatty Liver Disease in Indigenous Arctic Populations: A Systematic Review Emphasizing Awareness of Minorities
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) is a leading cause of chronic liver disease affecting 25% of the World population. However, the prevalence is only sparsely investigated in circumpolar areas. We aimed to perform a systematic review of the literature to estimate the prevalence of MAFLD in indigenous arctic populations. Material and methods: This systematic literature review adheres to the PRISMA guidelines and the Cochrane Handbook. We included trials estimating the prevalence of NAFLD or MAFLD in the related indigenous arctic populations of Inuit, Alaska Natives, Inupiat, and Yupik residing in Greenland and Alaska, as well as Arctic Canadian territories and the Chukotka Okrug of Russia. Results: We identified 1105 unique references for screening and five studies qualified for inclusion. Four of the studies examined Alaskan Natives either with self-identification as Inupiat, Yupik, Athabascan Indian, Southeast Alaska Indian, or Aleut or in combination with other Native Americans. Only one study examined MAFLD in Greenland Inuit. The prevalence of MAFLD varied between 21% and 65%, with a considerable risk of bias from other coexisting liver diseases. One study, using the non-invasive FIB-4 score (>1.45), estimated the prevalence of liver fibrosis to be 16%, while another reported that 8% of patients with MAFLD had cirrhosis. Conclusion: In this first systematic review on the prevalence of MAFLD in arctic indigenous populations related to Inuit we showed a MAFLD prevalence of 21-65% with 16% having fibrosis. This may emphasize the need for health research of MALFD in minority populations for early detection and improving patient outcome and also taking into account demographic and cultural differences.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».