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Enregistrement W4414219180 · doi:10.1136/ebm-2025-pod.15

015 Achieving consensus on overused tests : the example of hepatic steatosis

2025· article· en· W4414219180 sur OpenAlexaff
Emma Glaser, Julie Laurence, René Wittmer, Geneviève Bois, Guylène Thériault, Samuel Boudreault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalWomen in Science and Engineering Newfoundland and LabradorQuebec Rehabilitation Research NetworkBritish American Tobacco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careAlternative medicineMEDLINEConsensus conferenceCritically illHealth careDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic Associated Steatotic Liver Disease (MASLD), previously known as ‘’Fatty Liver’’, has emerged as a common clinical entity and is a source of overdiagnosis. Recent European and American specialist guidelines incite screening, active case finding and follow-ups of this condition in primary care. Benefits of these extensive diagnostic workups are often not evidence based. Few studies show any positive impact on morbidity or mortality and most recommendations are ‘Expert Opinion’. Screening for MASLD is quickly becoming a driver for time consuming low-value care in busy outpatient clinics. In response to a clinician-identified struggle to provide high-value, evidence-based care, a panel was formed to tackle the current evidence behind the guidelines, the impact of their full application on a primary care practice and expected repercussions on clinical-decisions and patient-important outcomes. The panel was composed of primary care physicians working in hospital and community settings and a nurse practitioner in adult care. Each member sought out evidence-based literature in medical databases to answer PICO questions focused on the impact of MASLD screening, follow-up and treatment. Furthermore, the panel critically appraised the two recent guidelines, using tools such as G-Trust. Information gathered was discussed and analyzed as a group to form recommendations created by and for primary care. This seminar aims to describe the panel’s findings. We will review the definition of MASLD and reasons behind why it has become a major health focus in many developed countries. Current European and American guidelines will be presented and critically appraised. We use the concept of time needed to treat and a clinical decision making 1000-person-tool to highlight the resource-consuming impact the guidelines can have on primary care workloads, particularly in the context of doubtful patient expected benefits. The seminar will conclude with four ‘Choosing Wisely’ recommendations and two algorithms to assist primary care clinicians in dealing with case-findings of liver steatosis and abnormal hepatic enzymes. By the end of this seminar participants will: Identify how MASLD is a common source of overdiagnosis Appreciate how practice guidelines related to MASLD are based on little to no evidence Identify key recommendations for primary care physicians regarding MASLD to reduce overdiagnosis, as well as low-value testing and treatment

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)0,208
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,304
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2080,304
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0140,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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'admission1
Résumé présentoui

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