Autoimmune hepatitis and juvenile systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile systemic lupus erythematosus (JSLE) and autoimmune hepatitis (AIH) are both autoimmune disorders that are rare in children and have a widespread clinical manifestation. A few case reports have shown a JSLE-AIH associated disorder. To our knowledge, this is the first study that simultaneously evaluated the prevalence of JSLE-AIH in a large JLSE and AIH population in groups of Hepatology and Rheumatology of a tertiary Paediatric University Hospital. In a 24-year period, 228 patients were diagnosed with JSLE (ACR criteria). In the same period, 252 patients were diagnosed with AIH according to the International Autoimmune Hepatitis Group. In this article, we present the demographic data, clinical features, laboratory exams and treatment of four children with both the diseases. The prevalence was 1.8% in JSLE population and was 1.6% in AIH population. The current median age was 15.5 years and three were females. In three of them, the diagnosis of AIH preceded JSLE. All of them had increased liver enzymes with a characteristic liver biopsy of AIH and responded to the combination of prednisone, azathioprine and antimalarial drugs. In conclusion, the presence of AIH-JSLE associated disorder was rarely observed. The liver biopsy could be necessary in patients with JLSE with a persistent increase of liver enzymes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».