Autoimmune Pancreatitis in Children: Characteristic Features, Diagnosis, and Management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Autoimmune pancreatitis (AIP) is an increasingly recognized disease entity, but data in children are limited. AIP presentation and outcome in children might differ from the adult experience. We aim to determine the characteristic features of AIP in children. METHODS: Data about clinical symptoms, imaging, histology, and treatment were collected using two sources: (i) a systematic literature search and (ii) the INSPPIRE database, the largest international multicenter study of pancreatitis in children and the Cliniques Universitaires St-Luc (CUSL) registry. RESULTS: We identified 48 AIP cases: 30 from literature review, 14 from INSPPIRE, and 4 from CUSL. The median age at diagnosis was 13 years (range 2-17 years). Abdominal pain (43/47, 91%) and/or obstructive jaundice (20/47, 42%) were the most common symptoms at diagnosis. Elevated serum IgG4 levels were only observed in 9/40 (22%) children. Cross-sectional imaging studies were abnormal in all children including hypointense global or focal gland enlargement (39/47, 83%), main pancreatic duct irregularity (30/47, 64%), and common bile duct stricture (26/47, 55%). A combination of lymphoplasmacytic inflammation, pancreatic fibrosis, and ductal granulocyte infiltration were the main histological findings (18/25, 72%). Children with AIP had a prompt clinical response to steroids. Complications of AIP included failure of exocrine (4/25, 16%) and endocrine (3/27, 11%) pancreas function. CONCLUSIONS: Pediatric AIP has a distinct presentation with features similar to type 2 AIP in adults. This comprehensive report on the largest group of children with AIP to date is expected to help with the diagnosis and management of this disease and pave the way for future research studies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».