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Enregistrement W2532021397 · doi:10.1097/pas.0000000000000755

Key Histopathologic Features of Liver Biopsies That Distinguish Biliary Atresia From Other Causes of Infantile Cholestasis and Their Correlation With Outcome

2016· article· en· W2532021397 sur OpenAlexaff
Pierre Russo, John C. Magee, Robert A. Anders, Kevin E. Bove, Catherine T. Chung, Oscar W. Cummings, Milton J. Finegold, Laura S. Finn, Grace Kim, Mark A. Lovell, Margret S. Magid, Héctor Melín‐Aldana, Sarangarajan Ranganathan, Bahig M. Shehata, Larry Wang, Frances V. White, Zhen Chen

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineBiliary atresiaGastroenterologyCholestasisInternal medicineLiver biopsyBiopsyOdds ratioProspective cohort studyBile ductNeonatal cholestasisConfidence intervalPathologyLiver transplantationTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liver biopsy guides diagnostic investigation and therapy in infants with undiagnosed cholestasis. Histologic features in the liver may also have prognostic value in the patient with biliary atresia (BA). We assessed the relative value of histologic features in 227 liver needle biopsies in discriminating between BA and other cholestatic disorders in infants enrolled in a prospective Childhood Liver Disease Research Network (ChiLDReN) cohort study by correlating histology with clinical findings in infants with and without BA. In addition, we reviewed 316 liver biopsies from clinically proven BA cases and correlated histologic features with total serum bilirubin 6 months after hepatoportoenterostomy (the Kasai procedure, HPE) and transplant-free survival up to 6 years. Review pathologists were blinded to clinical information except age. Semiquantitative scoring of 26 discrete histologic features was based on consensus. Bile plugs in portal bile ducts/ductules, moderate to marked ductular reaction, and portal stromal edema had the largest odds ratio for predicting BA versus non-BA by logistic regression analysis. The diagnostic accuracy of the needle biopsy was estimated to be 90.1% (95% confidence interval [CI]: 85.2%, 94.9%), whereas sensitivity and specificity for a diagnosis of BA are 88.4% (95% CI: 81.4, 93.5) and 92.7% (95% CI: 84.8, 97.3), respectively. No histologic features were associated with an elevated serum bilirubin 6 months after HPE, although it (an elevated serum bilirubin) was associated with an older age at HPE. Higher stages of fibrosis, a ductal plate configuration, moderate to marked bile duct injury, an older age at HPE, and an elevated international normalized ratio were independently associated with a higher risk of transplantation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations137
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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