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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».