A Review on Biomarkers for the Evaluation of Autoimmune Cholestatic Liver Diseases and Their Overlap Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune cholestatic liver disease includes both Primary Biliary Cholangitis (PBC) and Primary Sclerosing Cholangitis (PSC). Both conditions result in impairment of hepatic bile flow ultimately leading to chronic liver injury, liver fibrosis and eventually end stage cirrhosis. Early and accurate diagnosis are important for the risk stratification, follow up and management of these patients. The underlying pathogenesis of these conditions have not been completely resolved and poses a barrier for the development of new diagnostic and prognostics tools. Current research work suggests that the pathogenesis of autoimmune cholestatic liver disease results from environmental, genetic, and a large component of underlying immune dysfunction. While the current available serum biomarkers and imaging modalities showcases progression in precision medicine for the management of autoimmune cholestatic liver disease, development of new biomarkers are still an area of need in this field. In this review, we will discuss the current and emerging biomarkers in patients with PBC, PSC, and a special population that exhibit overlap syndrome with autoimmune hepatitis (AIH). The use of these biomarkers for diagnosis and prognosis of these patients will be reviewed through the lens of the current understanding of the complex immune pathophysiology of these conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».