IgG4 Related disease – a retrospective descriptive study highlighting Canadian experiences in diagnosis and management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appreciating the utility of published diagnostic criteria for autoimmune pancreatitis, when compared to the characteristics of patients clinically managed as having disease, informs and refines ongoing clinical practice. METHODS: Comparative retrospective descriptive evaluation of patients with autoimmune pancreatitis including dedicated radiology review. RESULTS: 66 subjects with radiographic OR clinical features of autoimmune pancreatitis were initially identifiable (Male: n = 50), with 55 confirmed for evaluation. The most common presentation included pain (67%), weight loss (65%), and jaundice (62%). Diffuse enlargement of the pancreas was evident in 38%, whilst multifocal, focal, or atrophic changes were seen in 7%, 33% and 9% respectively. 13% had no pancreatic parenchymal involvement. Peripheral rim enhancement was seen in 23 patients (42%). Where discernible, disease was a) Sclerosing pancreatitis and cholangitis, n = 21; b) Sclerosing cholangitis, n = 9; c) Sclerosing pancreatitis, n = 4; d) Sclerosing pancreatitis and cholangitis with pancreatic pseudotumour, n = 7; e) Sclerosing cholangitis with hepatic pseudotumour, n = 3; f) Sclerosing pancreatitis with pancreatic pseudotumour, n = 1. 56% of the patients had systemic manifestations and the median serum IgG4 at diagnosis was 5.12 g/L. The Korean criteria identified most patients (82%) compared to HISORt (55%) or the Japan Pancreas Society (56%). The majority (HISORt 60%; Japan Pancreas Society 55%; Korean 58%) met diagnostic criterion by radiological findings and elevated serum IgG4. Treatment and response did not differ when stratified by diagnostic criteria. CONCLUSION: Our descriptive and retrospective dataset confirms that in non-expert practice settings, autoimmune pancreatitis scoring systems with a focus on radiology and serology capture most patients who are clinically felt to have disease.
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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) | 0,000 | 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 ».