Weight Change is Associated With Metabolic Liver Health in a General Population Extending Beyond Weight Loss Targets of International Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Weight loss of ≥3%-10% is recommended in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) management, according to current guidelines. We investigated the associations between weight change and impaired metabolic liver health and focused on associations beyond these recommendations. Methods: , excessive alcohol and viral hepatitis. Impaired metabolic liver health included MASLD (controlled attenuation parameter ≥275 dB/m with ≥1 cardiometabolic riskfactor), at-risk metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) (FibroScan aspartate aminotransferase score ≥0.35) and LSM ≥8 kPa. Multivariate logistic regression models were adjusted for demographics and prior weight. Results: We included 6802 individuals (aged 48 years [33-62], 48.9% male). MASLD was present in 42.2%, at-risk MASH in 6.5% and LSM ≥8 kPa in 9.1%. Over 1 year, 29% gained and 28% lost ≥3% weight. Compared to stable weight, weight gain ≥3% was associated with increased MASLD prevalence (adjusted odds ratio (aOR):1.78; 95% confidence interval (CI): 1.48-1.95), at-risk MASH (aOR: 1.78; 95% CI: 1.39-2.29) and LSM ≥8 kPa (aOR:1.48; 95%CI:1.19-1.84); whilst weight loss ≥ 3% was associated with reduced MASLD prevalence (aOR: 0.54; 95% CI: 0.47-0.62), at-risk MASH (aOR: 0.72; 95% CI: 0.55-0.94) and LSM ≥8 kPa (aOR: 0.62; 95% CI: 0.49-0.78). Results were consistent when weight loss was further categorized or when assessed as continuous variable without evidence for nonlinearity. Conclusion: The prevalence of impaired metabolic liver health decreased with weight loss. Greater reported weight loss was associated with lower observed risks. Hence, we should recommend losing weight beyond the currently recommended targets to further reduce the risk of advanced liver disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».