Frequency of Concurrent Autoimmune Disorders in Patients With Autoimmune Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concurrent autoimmune disorders (CAIDs) have been shown to occur in 22% to 34% of the patients with autoimmune hepatitis (AIH). Their presence has been linked to female gender, older age, and to certain HLA antigens, namely HLA-A11, DRB1*04, and DRB4*01. AIMS: To assess the frequency and nature of CAID in Brazilian patients with AIH types 1 (AIH-1) and 2 (AIH-2) and to investigate the influence of age, gender, and genetic background in their occurrence. PATIENTS AND METHODS: The presence and nature of CAID was studied in 143 patients [117 females, median age 11 (1.3 to 69)] with AIH-1 (n=125) and AIH-2 (n=28). HLA typing and tumor necrosis factor alpha gene promoter and exon 1 cytotoxic T lymphocyte associated antigen 4 (CTLA-4) gene polymorphisms were determined by polymerase chain reaction-based techniques. RESULTS: The frequency of CAID was similar in patients with AIH-1 (14%) and AIH-2 (18%), but their nature was shown to vary. Arthritis was seen in half of the patients (n=8) with CAID and AIH-1 and in none of those with AIH-2. Subjects with AIH-1 and CAID were shown to be older [24 (1.3 to 61) vs. 11 (1.3 to 69) y, P=0.02] and to have more often circulating antinuclear antibody (76% vs. 40%, P=0.008) and less frequently antiactin antibodies (33% vs. 75%, P=0.008) when compared with their counterparts without CAID. No particular HLA-DR and DQ alleles, as well as tumor necrosis factor alpha and CTLA-4 genotypes, were associated with CAID. CONCLUSIONS: The nature, but not the frequency, of CAID was shown to vary in AIH-1 and AIH-2. In subjects with AIH-1, CAID was linked to older subjects and to the presence of antinuclear antibody. No predisposition to CAID was associated to HLA-DRB1*04 or DDB4*01 alleles. The observed lower frequency of CAID could be attributed to the lower age of disease onset in Brazilians and to differences in HLA-encoded susceptibility to AIH-1 observed in South America.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».