Use of tacrolimus in the treatment of autoimmune hepatitis: a single centre experience
Notice bibliographique
Résumé
Sirs, We read with interest the paper by Yeoman et al. on the modern management of autoimmune hepatitis (AIH).1 Current standard treatment for AIH includes prednisone alone or in combination with azathioprine with 80% remission rate.2, 3 There is no standard treatment for steroid refractory AIH. Tacrolimus is a macrolide antibiotic, which exerts potent immunosuppressive effects on CD4+ T-helper cells. In their review, they highlight the few reports on tacrolimus as a second line agent in the treatment of AIH.4-8 To expand the literature, we present our experience in using tacrolimus in treating patients with AIH. We analysed retrospectively all AIH patients followed at Virginia Commonwealth University Health System between 1995 and 2009. Of 222 patients with AIH meeting the AASLD guidelines,2 13 received tacrolimus at the discretion of their treating hepatologist, mostly due to failure to normalise liver function enzymes with prednisone and/or intolerance to other immunosuppressive agents. Their characteristics are shown in Table 1. The dose range was 2–6 mg/day; mean trough serum concentration of 6.0 ng/mL, and duration of treatment was from 1 to 65 months. Remission, defined as normalisation of liver enzymes, was achieved in 12 of 13 patients (92%) who tolerated it. One patient developed nausea/vomiting, and one complained of hair loss, but both were able to continue. Tacrolimus was discontinued in one patient due to hemolytic uraemic syndrome after 4 weeks. She was subsequently converted to steroids, and was able to achieve remission and recovered normal renal function. One patient discontinued tacrolimus after 12 months therapy secondary to squamous cell carcinoma. In conclusion, our experience supports a role for tacrolimus in the treatment of AIH refractory to standard treatment. However, its use is not without risks, and randomised clinical trials of its application are needed before it can be considered as second line therapy. Declaration of personal and funding interests: None.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».