Natural history of liver disease in a large international cohort of children with Alagille syndrome: Results from the GALA study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Alagille syndrome (ALGS) is a multisystem disorder, characterized by cholestasis. Existing outcome data are largely derived from tertiary centers, and real-world data are lacking. This study aimed to elucidate the natural history of liver disease in a contemporary, international cohort of children with ALGS. APPROACH AND RESULTS: This was a multicenter retrospective study of children with a clinically and/or genetically confirmed ALGS diagnosis, born between January 1997 and August 2019. Native liver survival (NLS) and event-free survival rates were assessed. Cox models were constructed to identify early biochemical predictors of clinically evident portal hypertension (CEPH) and NLS. In total, 1433 children (57% male) from 67 centers in 29 countries were included. The 10 and 18-year NLS rates were 54.4% and 40.3%. By 10 and 18 years, 51.5% and 66.0% of children with ALGS experienced ≥1 adverse liver-related event (CEPH, transplant, or death). Children (>6 and ≤12 months) with median total bilirubin (TB) levels between ≥5.0 and <10.0 mg/dl had a 4.1-fold (95% confidence interval [CI], 1.6-10.8), and those ≥10.0 mg/dl had an 8.0-fold (95% CI, 3.4-18.4) increased risk of developing CEPH compared with those <5.0 mg/dl. Median TB levels between ≥5.0 and <10.0 mg/dl and >10.0 mg/dl were associated with a 4.8 (95% CI, 2.4-9.7) and 15.6 (95% CI, 8.7-28.2) increased risk of transplantation relative to <5.0 mg/dl. Median TB <5.0 mg/dl were associated with higher NLS rates relative to ≥5.0 mg/dl, with 79% reaching adulthood with native liver ( p < 0.001). CONCLUSIONS: In this large international cohort of ALGS, only 40.3% of children reach adulthood with their native liver. A TB <5.0 mg/dl between 6 and 12 months of age is associated with better hepatic outcomes. These thresholds provide clinicians with an objective tool to assist with clinical decision-making and in the evaluation of therapies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».