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Enregistrement W2776573106 · doi:10.1055/s-0037-1607453

Salvage Therapies for Autoimmune Hepatitis: A Critical Review

2017· review· en· W2776573106 sur OpenAlexfundno aff
William Kemp, Stuart K. Roberts

Notice bibliographique

RevueSeminars in Liver Disease · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineTacrolimusSalvage therapyAzathioprineCalcineurinAutoimmune hepatitisLiver transplantationPrednisoloneClinical trialOrgan transplantationDosingHepatitisTransplantationInternal medicineIntensive care medicineChemotherapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several salvage therapies have been identified for autoimmune hepatitis refractory or recalcitrant to conventional therapy; however, the optimal salvage strategy remains unclear. High-dose prednisolone is currently recommended as the front-line salvage therapy, with alternative immunosuppressive therapies reserved for continuing treatment failure. Of the second-line therapies, the calcineurin inhibitors, cyclosporine and tacrolimus, and mycophenolate mofetil are preferred and have the most accrued clinical data. However, none of these have undergone rigorous clinical evaluation via randomized clinical trials. Tacrolimus is generally preferred over cyclosporine because of its higher potency and increased utility in organ transplantation. Mycophenolate is particularly useful for azathioprine intolerance but also for nonresponse to standard treatment. Subjects with progressive liver failure should undergo liver transplantation evaluation. The appropriate timing, dosing, and monitoring of salvage therapies require determination. Several promising immunosuppressive therapies have been developed for autoimmune diseases including molecular agents that may enhance regulatory T cell activity and function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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