A national retrospective study of paediatric end‐stage liver disease as a predictor of change to second‐line therapy in children with autoimmune hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Adult studies of autoimmune hepatitis (AIH) have shown that the model of end-stage liver disease is associated with resistance to first-line treatment. Using a multicentre retrospective database, we sought to determine if the paediatric end-stage liver disease (PELD) score would similarly predict treatment resistance in paediatric AIH. METHODS: One hundred and seventy-one children from 13 Canadian centres who fulfilled the International Autoimmune Hepatitis Group (IAIHG) criteria were included and assessed for change to second-line therapy within 24 months of primary treatment onset. Those with PSC overlap at presentation, or missing data on the PELD variables were excluded. PELD was calculated for all remaining patients. Univariate analysis and receiver-operator characteristic (ROC) curves were performed to determine the predictive ability of the PELD score to change to second-line therapy. RESULTS: A total of 103 children were included with median age of 11 years (range 2-17). Mean PELD was -2.51±8.58. Second-line therapy was used within 24 months of diagnosis in 13 patients. Univariate analysis revealed that change to second-line therapy was associated with higher PELD (P=.028) and internal normalized ratio (INR) (P=.011). ROC curves for PELD and its individual components were performed. The strength of association was strongest with INR (AUC 0.72; CI: 0.58-0.86) although the composite PELD score also showed some predictive ability (AUC 0.67; CI: 0.52-0.81). CONCLUSION: In this paediatric AIH cohort, higher PELD at presentation predicted change to second-line therapy within the first 2 years of follow-up. INR appeared to be the main contributor to that association.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».