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Enregistrement W4315702546 · doi:10.20452/pamw.16408

Variants of autoimmune liver diseases: how to diagnose? how to treat?

2023· review· en· W4315702546 sur OpenAlexfundno aff
Maciej K. Janik, Ewa Wunsch, Piotr Milkiewicz

Notice bibliographique

RevuePolskie Archiwum Medycyny Wewnętrznej · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWarszawski Uniwersytet MedycznyAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésAutoimmune hepatitisPrimary sclerosing cholangitisMedicinePathologicalDiseaseMedical diagnosisIncidence (geometry)Liver diseaseIntensive care medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoimmune liver diseases (AILDs), such as autoimmune hepatitis (AIH), primary sclerosing cholangitis (PSC), and primary biliary cholangitis (PBC), are classified as rare diseases, but their incidence is increasing. In this review, we present the characteristics of AILDs in adults, and mainly focus on their variants in terms of diagnosis and management. The classic AILDs have been well defined in clinical guidelines, but a proportion of patients with a single AILD tend to show features of other AILDs. In these cases, AIH‑PSC or AIH‑PBC variants should be suspected, prompting evaluation in experienced centers. These variants are more representative of clinical categories rather than pathological diagnoses, and the leading component of the disease determines its treatment. However, treating these patients is challenging, even for experienced clinicians. Progression to end‑stage liver disease is, unfortunately, not a rare course, despite combined and second‑line therapies, particularly for AIH‑PSC variants. Thus, studies based on prospective registers are necessary to elaborate upon widely accepted guidelines, to offer better care to these patients, and to improve their prognosis.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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