Natural History and Treatment Outcomes of Severe Autoimmune Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
GOALS: The aim of this study was to analyze the natural history and treatment outcomes of autoimmune hepatitis (AIH) variants presenting with severe-AIH. BACKGROUND: Severe acute presentation is an uncommon manifestation of AIH, and it remains poorly characterized. MATERIALS AND METHODS: We included 101 patients with AIH from January 2011 to December 2015. Patients were classified as seropositive-AIH and seronegative-AIH. Patients with acute liver failure, acute-on-chronic liver failure, and severe acute hepatitis were defined as severe-AIH patients. Patient characteristics and treatment outcomes with follow-up until 12 months were analyzed between the different groups. RESULTS: Out of 101 cases, 24 (23.76%) had severe AIH. Of them 9 (37.5%) had severe acute hepatitis, 3 (12.5%) had acute liver failure, and 12 (50%) had acute-on-chronic liver failure. Seronegative-AIH patients presented with severe-AIH significantly more frequently compared with seropositive-AIH patients (50% vs. 20.27%, P=0.022). Severe-AIH had 50% complete responders, 25% partial responders, and 25% treatment failures. Jaundice (88.88% vs. 68.7%, P=0.048), encephalopathy (55.55% vs. 6.66%, P=0.014), and higher international normalized ratio values (2.17±0.60 vs. 1.82±0.14, P=0.038) were factors associated with nonresponse rather than the presence or absence of autoantibodies in severe-AIH. The hazard ratio for predicting remission in the non-severe AIH group as compared with the severe-AIH group was 1.502, which was statistically not significant (95% CI, 0.799-2.827; P=0.205). CONCLUSION: Approximately 24% of patients with AIH have severe-AIH. Conventional autoantibodies are often absent in severe-AIH; however, it does not alter the outcome. Immunosuppressants should be given expediently in patients with severe-AIH.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».