Comparing Efficacy Between Regimens in the Initial Treatment of Autoimmune Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autoimmune hepatitis is a chronic syndrome characterized by auto immunologic features generally including the presence of circulating auto antibodies and high serum globulin concentrations. The American Association for the Study of Liver Diseases (AASLD) recommends initial treatment or induction therapy for autoimmune hepatitis to involve a glucocorticoid alone or a combination of a glucocorticoid and an immunosuppressant. The objective of this study is to review and compare the efficacy of the treatment regimens described above among patients diagnosed with and treated for autoimmune hepatitis over the past 10 years in our center which is a major university based hospital. METHODS: We retrospectively identified patients above the age of 18 years diagnosed with autoimmune hepatitis in our center between February, 2003 and February, 2013 using the ICD-9 code 571.42. The primary outcome of our study was efficacy of the treatment regimen. We defined efficacy by considering 3 scenarios: Complete Resolution, Incomplete Resolution and Treatment Failure. RESULTS: We found differences among 3 treatment groups: patients who received Prednisone and immunosuppressant from the beginning of their treatment course, patients who had an immunosuppressant introduced after about 4 weeks on Prednisone and patients who were placed on Prednisone alone. CONCLUSION: From our study, better efficacy was achieved in the induction phase using a combination of Prednisone and Azathioprine from the beginning of the treatment course.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».