Spectrum of autoimmune liver diseases in western India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The prevalence and spectrum of autoimmune liver diseases (AILDs) in India are rarely reported in comparison to the West. METHOD: During a study period of 7 years, all patients with chronic liver diseases (CLDs) were evaluated for the presence of AILDs on the basis of clinical, biochemical, imaging, serological, and histological characteristics. RESULTS: Of a total of 1760 CLD patients (38.1% females), 102 patients (5.7%) had an AILD. A total of 75 (11.2%) female patients had an AILD. Among males, 27 (2.4%) had an AILD. The prevalence of AILDs in women increased from 11.2% to 45.7% and in men from 2.4% to 10.3%, after excluding alcohol, hepatitis B virus, and hepatitis C virus as a cause of CLD. Of the AILDs, autoimmune hepatitis (AIH) was present in 79 patients (77.4%), followed in descending order by primary biliary cirrhosis (PBC) in 10 patients (9.8%), PBC/AIH true overlap syndrome in six patients (5.8%), primary sclerosing cholangitis (PSC) in five patients (4.9%), and PBC/AIH switchover syndrome in two patients (1.9%). None had PSC/AIH or PBC/PSC overlap syndrome. Associated known autoimmune diseases were found in 40 (39.2%) patients. CONCLUSIONS: AILDs are not uncommon in India. They should be suspected in all cases of CLDs, especially in middle-aged women who do not have problems with alcoholism and who are without viral etiology, as well as in all patients with known autoimmune diseases.
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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) | 0,000 | 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 ».