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Enregistrement W7114781042 · doi:10.14309/01.ajg.0001138740.92165.39

S2820 Comprehensive Evaluation of Effect of Statins on Hepatic Decompensation in the Settings of Liver Cirrhosis—Meta-Analysis

2025· article· en· W7114781042 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecompensationCirrhosisHepatorenal syndromeObservational studyHepatic functionConfidence intervalLiver function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Decompensated cirrhosis is defined as an acute deterioration in liver function in a patient with cirrhosis and is characterized by jaundice, ascites, hepatic encephalopathy, hepatorenal syndrome or variceal hemorrhage. The aim of this study was to perform a meta-analysis in order to evaluate the effect of statins on hepatic decompensation in the settings of liver cirrhosis. Methods: Seven databases were searched to find relevant papers. The quality assessment of observational studies was assessed using the Newcastle–Ottawa scale (NOS) tool. The Comprehensive Meta-Analysis version 3 (Biostat Inc., USA) software was used to conduct the statistical analysis. Pooled hazard ratio (HR) with 95% confidence intervals (CIs) was calculated for hepatic decompensation using random effects. Results: This meta-analysis included 7 studies. Overall, the scores of included studies ranged from 5 to 7 stars. Indeed, 5 were assessed to be of good quality, while 2 articles were of fair quality. The forest plot revealed that statin treatment was associated with a significant reduction in hepatic decompensation (HR: 0,536; 95% CI: 0,365 to 0,785; P = 0,001). Interestingly, a high heterogeneity was detected across studies: Chi2 = 119,08, P = 0,000, I2 = 94%. Conclusion: Our results confirm the beneficial effect of statins in reducing the risk of hepatic decompensation. This result requires validation by conducting further studies with a larger sample size.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,065
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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