Use of Allopurinol with Low-Dose 6-Mercaptopurine in Inflammatory Bowel Disease to Achieve Optimal Active Metabolite Levels: A Review of Four Cases and the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At least one-third of patients with inflammatory bowel disease do not respond or are intolerant to therapy with 6-mercaptopurine (6-MP). A subgroup fails to attain optimal levels of 6-thioguanine nucleotide (6-TGN) and instead shunts to 6-methylmercaptopurine nucleotide (6-MMPN). PATIENTS AND METHODS: A retrospective chart review was conducted, and four patients are described who had been previously unable to achieve optimal 6-TGN metabolite levels until allopurinol was added to their treatment. RESULTS: All four patients achieved optimal 6-TGN levels and undetectable 6-MMPN with a mean 6-MP dose of 0.49 mg/kg. Three achieved steroid-free clinical remission. Two of those three patients had normalization of liver enzymes; one patient had baseline normal liver enzymes despite an initial 6-MMPN level of 27,369 pmol/8 x 10(8) red blood cells. Two patients experienced reversible leukopenia. CONCLUSIONS: Combination allopurinol and low-dose 6-MP is an effective means to achieve optimal metabolite levels and steroid-free clinical remission in previously refractory patients. Caution is advised.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».