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Enregistrement W2916260541 · doi:10.1097/ftd.0000000000000610

Biomarkers of Drug-Induced Liver Toxicity

2019· review· en· W2916260541 sur OpenAlexaff
Manuela G. Neuman

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Drug Monitoring · 2019
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiver toxicityToxicityPharmacologyDrugMedicineDrug toxicityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug-induced liver injury (DILI) is a comprehensive phenomenon. The injury to the liver may occur as an unexpected and undesired reaction to a therapeutic dose of a drug (idiosyncratic reaction) or as an expected therapeutic effect of the direct (intrinsic) toxicity of a drug taken in a large enough dose to cause liver injury. The direct toxicity (type A) reactions represent an extension of the drug's therapeutic effect; they occur relatively frequently and are typically dose-related and frequency-of-exposure-related. By contrast, idiosyncratic reactions, or type B reactions, are unpredictable, occurring only in susceptible individuals, and are unrelated to the dose or frequency of exposure. DILI encompasses both acute and/or chronic hepatic lesions. The liver injury may be the only clinical manifestation of the adverse drug effect. Otherwise, it may be accompanied by injury to other organs, or by systemic manifestations. The liver injury may be observed in 1-8 days from taking the drug. DILI cases may result in the disapproval of a new drug or in the removal of a useful drug from the market by regulatory agencies. The purpose of this review is to provide guidance to facilitate the detection and assessment of hepatotoxicity induced by therapeutics that received market authorization. This review supports the safe and effective use of drugs by patients and guides laboratory medicine professional in determining the possible drug-induced liver damage.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,140 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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