Importance of computed tomography imaging features for the diagnosis of autoimmune acute liver failure
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The diagnosis of acute liver failure due to autoimmune hepatitis is often difficult because of atypical clinicopathological features. Patients with autoimmune acute liver failure are sometimes resistant to immunosuppressive therapy and have poor prognosis. Although their survival rates are especially poor (5-20%) without liver transplantation in Japan, their clinicopathological features have remained uncertain. A major problem is that there is no gold standard for making the diagnosis of acute onset autoimmune hepatitis. If there are diagnosing tools supporting clinicopathological features, they are of benefit to the patients. We examined computed tomography (CT) imaging features of autoimmune acute liver failure to clarify the usefulness of imaging for the diagnosis. METHODS: A retrospective analysis of 129 unenhanced CT scans of 68 patients with acute hepatitis, consisting of 23 with autoimmune acute liver failure (ALF) (group 1), 25 with early admission-viral ALF (group 2) and 20 with late admission-viral ALF (group 3), was performed. RESULTS: Autoimmune acute liver failure showed heterogeneous hypoattenuating areas and viral ALF diffuse ones (P < 0.001). The diffuse hypoattenuating areas were present in none of group 1, 15 (60%) of group 2, and 7 (30%) of group 3. The heterogeneous hypoattenuating areas were present in 15 (65%) of group 1, none of group 2 and 1 (5%) of group 3. CONCLUSIONS: Heterogeneous hypoattenuation on unenhanced CT was a characteristic CT imaging feature of autoimmune acute liver failure compared with viral ALF. This finding could be one of the tools for diagnosing autoimmune acute liver failure in combination with clinicopathological features.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».