The Burden of Steatotic Liver Disease in Canada: Sex Differences in Prevalence and Cardiometabolic Profiles
Notice bibliographique
Résumé
Background: Steatotic Liver Disease (SLD) is largely absent from public health agendas. We conducted Canada's first SLD prevalence study, focusing on sex disparities. Methods: We used 2012-2018 data from the comprehensive arm of the Canadian Longitudinal Study on Aging (n=30,097), a cohort that prospectively follows adults between 45 and 85 years old from 11 sites across Canada. Data on sociodemographic, lifestyle, and clinical factors are collected every 3 years. Steatosis was identified with the serum biomarker-based NAFLD Ridge Score (NRS) that uses ALT, HDL cholesterol, triglycerides, hemoglobin A1c, leukocyte count, and hypertension. An NRS dual cut-off <0.24 (rule-out steatosis) and >0.44 (rule-in steatosis) has a sensitivity of 92% and specificity of 90%. We estimated the prevalence of metabolic (dysfunction)-associated steatotic liver disease (MASLD), metabolic (dysfunction)-associated alcohol-associated liver disease (MetALD) and alcohol-associated liver disease (ALD). Poisson regression with robust standard errors and sampling weights were used to estimate adjusted prevalence ratios (aPR) with (95% CI). We also explored the association between total household income and incident cases of MASLD. Sensitivity analyses evaluated the extent of measurement error and missing data. Results: Our observational cohort included 24,888 people (51.4% female, median age 58 years (IQR: 51-67)). The most common subtype of SLD was MASLD, 35% (34-36%), followed by MetALD 2.6% (2.3-2.9%), and ALD 0.8% (0.6-1.0%). Prevalence of males with MASLD was 46% (45-48%) compared to 24% (23-26%) females with MASLD and males with MetALD 3.7% (3.2-4.2%) compared to females 1.6% (1.2-2.1%). After stratifying by sex and adjusting for age and lifestyle factors, differences in prevalence by income were more pronounced in females than in males. Lower household incomes were associated with higher MASLD prevalence in females (aPR: 2.9, 2.4-3.5) and males (aPR: 1.13, 1.01-1.28). We also found significant sex disparities in disease management: 38% (95%CI: 35-42%) of females had low HDL cholesterol but were not on lipid-lowering therapy, compared to 29% of males (95%CI: 26-32%). Discussion: In this large Canadian cohort, we found significant sex disparities in MASLD prevalence, cardiometabolic risk factors, and management. Epidemiological assessments are crucial in improving national preparedness for the projected increase in advanced liver disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».