Prevalence and Significance of Autoantibodies in Children With Acute Liver Failure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of the present study is to estimate autoantibody (auto-AB) frequency, clinical characteristics, and 21-day outcome of participants in the Pediatric Acute Liver Failure Study Group (PALFSG) by antinuclear antibody, smooth muscle antibody, and liver-kidney microsomal (LKM) antibody status. METHODS: Auto-ABs were determined at local and/or central laboratories. Subjects were assigned to autoimmune hepatitis (AIH), indeterminate, and other diagnoses groups. RESULTS: Between 1999 and 2010, 986 subjects were enrolled in the PALFSG. At least 1 auto-AB result was available for 722 (73.2%). At least 1 auto-AB was positive for 202 (28.0%). Diagnoses for auto-AB+ subjects were AIH (63), indeterminate (75), and other (64). Auto-ABs were more common in Wilson disease (12/32, 37.5%) compared with other known diagnoses (52/253, 20.6%, P = 0.03). LKM+ subjects were younger (median 2.4 vs 9.1 years, P < 0.001) and more likely to undergo liver transplantation (53.3% vs 31.4% P = 0.02) than other auto-AB+/LKM- subjects. Steroid treatment of subjects who were auto-AB+ was not significantly associated with survival and the subgroup with known diagnoses other than AIH had a higher risk of death. CONCLUSIONS: Auto-ABs are common in children with acute liver failure, occurring in 28%. Auto-AB+ subjects have similar outcomes to auto-AB negative subjects. LKM+ children are younger and more likely to undergo liver transplantation compared with other auto-AB+ subjects. Although auto-AB may indicate a treatable condition, positivity does not eliminate the need for a complete diagnostic evaluation because auto-ABs are present in other conditions. The significance of auto-AB in pediatric acute liver failure remains uncertain, but LKM+ appears to identify a unique population of children who merit further study.
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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 ».