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Enregistrement W2891438885 · doi:10.1111/bjh.15579

Extreme hyperferritinaemia, soluble interleukin‐2 receptor, and haemophagocytic lymphohistiocytosis

2018· letter· en· W2891438885 sur OpenAlexaff
Luke Y. C. Chen, Anna Hayden, André Mattman

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerritinHemophagocytic lymphohistiocytosisMedicineMalignancyPathognomonicHistiocyteInternal medicineImmunologyGastroenterologyDiseasePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read with interest the recent British Society of Haematology Guidelines on investigation and management of raised serum ferritin (Cullis et al, 2018), which admirably summarizes a diverse body of literature and provides practical, evidence-based advice for clinicians. The recommendation that marked hyperferritinaemia >10 000 μg/l should prompt consideration of both common (e.g. liver and renal disease, infection, malignancy) and rare [e.g. adult-onset Still disease (AOSD), haemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH)] conditions is welcome, and we would like to submit some further comments on this topic. Due to high mortality rates in adults with HLH, often in excess of 50% (Hayden et al, 2016), the most critical question in those with extreme hyperferritinaemia is whether or not they have HLH. The main source of serum ferritin is secretion by macrophages via non-classical lysosomal pathways (Cohen et al, 2010); thus it is not surprising that ferritin is markedly elevated in haemophagocytic syndromes. In children, serum ferritin >10 000 μg/l is considered highly suspicious for HLH, based on a study with 10 paediatric HLH cases demonstrating 90% sensitivity and 96% specificity for this threshold (Allen et al, 2008). Similarly, in adults, extreme hyperferritinaemia has been said to be “nearly pathognomonic” for iron overload, AOSD, histiocyte disorders and HLH. However, at least four recently reported large studies (n > 50) in adults examining serum ferritin thresholds >3000 μg/l (Wormsbecker et al, 2015), 4000 μg/l (Thorne et al, 2018), 10 000 μg/l (Otrock et al, 2017) and 50 000 μg/l (Schram et al, 2015) have demonstrated conclusively that hyperferritinaemia is non-specific for HLH (Table 1). All of these studies reported that iron overload (typically transfusion-related), liver disease/hepatocellular injury, infection, haematological malignancy and renal failure were consistently more common causes of extreme hyperferritinaemia than haemophagocytic syndromes. 25% transfusion 19% liver disease 18% multifactorial 35% iron overload 24% malignancy 21% infection 26% haematological malignancy 16% liver failure 14% HLH 14% infection 65% renal failure 54% hepatocellular injury 46% infection 17% (19) HLH 3% (3) MAS Consequently, there is a need for simple, widely available biomarkers of immune activation and hypercytokinaemia to differentiate HLH from other causes of extreme hyperferritinaemia. The soluble interleukin-2 receptor (sIL2R) is an easily measured cytokine biomarker with equal sensitivity and greater specificity than ferritin. sIL2R is, in fact, the only cytokine included in the Histiocyte Society's 2004 diagnostic criteria for HLH, a condition often described as “cytokine storm” (Lin et al, 2017). In a recent study of adult HLH, we reported specificity of 93% for sIL-2R >10 000 u/ml and an area under the receiver-operator characteristic curve of 0·90 [95% confidence interval (CI) 0·83–0·97] compared to 0·78 for ferritin (95% CI 0·67–0·88) (Hayden et al, 2017). Clinically, we find sIL2R very helpful in differentiating HLH from mimickers such as sepsis, liver disease, haemolysis and transfusion. Furthermore, much like ferritin, sIL2R is a dynamic marker of disease activity and can facilitate monitoring of response to treatment. The sIL2R assay is a simple and inexpensive marker of T-cell activation and we encourage other centres to consider its implementation. L.C., A.H. and A.M. collected the data and wrote the paper.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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