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Enregistrement W4214541616 · doi:10.1002/hep.32437

Cholestatic liver diseases of genetic etiology: Advances and controversies

2022· review· en· W4214541616 sur OpenAlexaff
Samar H. Ibrahim, Binita M. Kamath, Kathleen M. Loomes, Saul J. Karpen

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEtiologyMedicineGastroenterologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the application of modern investigative technologies, cholestatic liver diseases of genetic etiology are increasingly identified as the root cause of previously designated "idiopathic" adult and pediatric liver diseases. Here, we review advances in the field enhanced by a deeper understanding of the phenotypes associated with specific gene defects that lead to cholestatic liver diseases. There are evolving areas for clinicians in the current era specifically regarding the role for biopsy and opportunities for a "sequencing first" approach. Risk stratification based on the severity of the genetic defect holds promise to guide the decision to pursue primary liver transplantation versus medical therapy or nontransplant surgery, as well as early screening for HCC. In the present era, the expanding toolbox of recently approved therapies for hepatologists has real potential to help many of our patients with genetic causes of cholestasis. In addition, there are promising agents under study in the pipeline. Relevant to the current era, there are still gaps in knowledge of causation and pathogenesis and lack of fully accepted biomarkers of disease progression and pruritus. We discuss strategies to overcome the challenges of genotype-phenotype correlation and draw attention to the extrahepatic manifestations of these diseases. Finally, with attention to identifying causes and treatments of genetic cholestatic disorders, we anticipate a vibrant future of this dynamic field which builds upon current and future therapies, real-world evaluations of individual and combined therapeutics, and the potential incorporation of effective gene editing and gene additive technologies.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations63
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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