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Enregistrement W2067057209 · doi:10.1542/peds.2014-0032

Anti-CD20 Treatment of Giant Cell Hepatitis With Autoimmune Hemolytic Anemia

2014· article· en· W2067057209 sur OpenAlexaff
Massimiliano Paganelli, Natacha Patey, Lee M. Bass, Fernando Álvarez

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineRituximabAutoimmune hemolytic anemiaImmunologyAutoantibodyImmunosuppressionAnemiaAutoimmune hepatitisCD20Hemolytic anemiaAntibodyHepatitisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Giant cell hepatitis with autoimmune hemolytic anemia (GCH-AHA) is a rare autoimmune disease of infancy characterized by severe liver disease associated with Coombs-positive hemolytic anemia. We recently showed that GCH-AHA is probably caused by a humoral immune mechanism. Such data support the use of rituximab, an anti-CD-20 monoclonal antibody specifically targeting B lymphocytes, as a treatment for GCH-AHA. We describe here the detailed clinical evolution of 4 children with GCH-AHA who showed a complete response to rituximab. All patients shared a severe course of the disease with poor control on standard and aggressive immunosuppression. Rituximab was well tolerated, and no side effects or infections were registered. Several doses were needed to induce remission, and 5 to 11 additional maintenance injections were necessary in the 2 more severe cases. Weaning from corticosteroids was achieved in all subjects. A steroid-sparing effect was noted in the 3 children who started rituximab early in the course of the disease. Overall, we show here that there is a strong rationale for treating GCH-AHA with rituximab. Early treatment could reduce the use of corticosteroids. Nevertheless, short-term steroids should be initially associated with rituximab to account for autoantibodies' half-life. Repeated injections are needed to treat and prevent relapses, but the best frequency and duration of treatment remain to be defined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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