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Enregistrement W2624023258 · doi:10.1371/journal.pone.0179074

Hyperferritinemia and hypergammaglobulinemia predict the treatment response to standard therapy in autoimmune hepatitis

2017· article· en· W2624023258 sur OpenAlexfundno aff
Richard Taubert, Matthias Hardtke‐Wolenski, Fatih Noyan, Claudine Lalanne, Danny Jonigk, Jérôme Schlué, Till Krech, Ralf Lichtinghagen, Christine S. Falk, Verena Schlaphoff, Heike Bantel, Luigi Muratori, Michael P. Manns, Elmar Jaeckel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedizinischen Hochschule HannoverDeutsche ForschungsgemeinschaftAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineInternal medicineAutoimmune hepatitisGastroenterologyCohortOdds ratioRetrospective cohort studyConfidence intervalFerritinLiver transplantationImmunosuppressionLiver diseaseHepatitisTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoimmune hepatitis (AIH) is a chronic hepatitis with an increasing incidence. The majority of patients require life-long immunosuppression and incomplete treatment response is associated with a disease progression. An abnormal iron homeostasis or hyperferritinemia is associated with worse outcome in other chronic liver diseases and after liver transplantation. We assessed the capacity of baseline parameters including the iron status to predict the treatment response upon standard therapy in 109 patients with untreated AIH type 1 (AIH-1) in a retrospective single center study. Thereby, a hyperferritinemia (> 2.09 times upper limit of normal; Odds ratio (OR) = 8.82; 95% confidence interval (CI): 2.25-34.52) and lower immunoglobulins (<1.89 times upper limit of normal; OR = 6.78; CI: 1.87-24.59) at baseline were independently associated with the achievement of complete biochemical remission upon standard therapy. The predictive value increased when both variables were combined to a single treatment response score, when the cohort was randomly split into a training (area under the curve (AUC) = 0.749; CI 0.635-0.863) and internal validation cohort (AUC = 0.741; CI 0.558-0.924). Patients with a low treatment response score (<1) had significantly higher cumulative remission rates in the training (p<0.001) and the validation cohort (p = 0.024). The baseline hyperferritinemia was accompanied by a high serum iron, elevated transferrin saturations and mild hepatic iron depositions in the majority of patients. However, the abnormal iron status was quickly reversible under therapy. Mechanistically, the iron parameters were not stringently related to a hepatocellular damage. Ferritin rather seems deregulated from the master regulator hepcidin, which was down regulated, potentially mediated by the elevated hepatocyte growth factor. In conclusion, baseline levels of serum ferritin and immunoglobulins, which are part of the diagnostic work-up of AIH, can be used to predict the treatment response upon standard therapy in AIH-1, although confirmation from larger multicenter studies is pending.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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