Overlap Syndrome Involving Systemic Lupus Erythematosus and Autoimmune Hepatitis in Children: A Case Report and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The diagnosis of overlap syndrome involving systemic lupus erythematosus (SLE) and autoimmune hepatitis (AIH) is not easily established because of its similar clinical presentations and biochemical features to those of lupus hepatitis. The term overlap syndrome is usually used in the context of overlap of autoimmune hepatitis with PSC (primary sclerosing cholangitis) or PBC (primary biliary cholangitis). Few cases of AIH complicated by SLE have been reported in the literature, and the condition is even rarer in childhood. Case presentation: Here we report the case of a 16-year-old girl with SLE who initially presented with autoimmune (cholestatic) hepatitis. According to American Association for the Study of Liver Diseases practice guidelines, the diagnosis was made based on aggregated scores including female (+2); ALP:AST (or ALT) ratio 1:80 (+3); negative hepatitis viral markers and drug history (+3, +1); average alcohol intake < 25 g/day (+2); and histological interface hepatitis features (+3). She then developed a malar rash, ANA positivity, anti-double-stranded DNA (anti-dsDNA) antibodies, and a low complement level. She met 4 of 17 Systemic Lupus International Collaborating Clinics classification criteria (1) for SLE. Our patient responded very well to corticosteroid at an initial dose of methylprednisolone 40 mg Q12H for 4 days tapering to 1 mg/kg/day according to liver function test results and bilirubin level. No relapse occurred during the 3-year follow-up course. Conclusions: Overlapping of SLE and AIH should be suspected when children with SLE have impaired liver function or AIH patients present with a malar or other skin rash. Liver biopsy plays an important role in establishing the differential diagnosis of SLE with liver impairment or overlap with AIH. The prompt diagnosis and adequate further treatment plans can improve disease outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».