MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4323044247 · doi:10.1016/j.jhep.2023.02.030

Primary sclerosing cholangitis and overlap features of autoimmune hepatitis: A coming of age or an age-ist problem?

2023· review· en· W4323044247 sur OpenAlexaff
Amanda Ricciuto, Binita M. Kamath, Gideon M. Hirschfield, Palak Trivedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepatology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensToronto Liver CentreUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary sclerosing cholangitisAutoimmune hepatitisMedicineDiseasePathologicalOverlap syndromePancaLiver diseaseImmunologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoimmune liver diseases are siloed into three syndromes that define clinical practice. These classifiers can, and are, challenged by variant presentations across all ages, something inevitable to disease definitions that rely on interpreting (inherently variable) semi-quantitative/qualitative clinical, laboratory, pathological or radiological findings. Furthermore this categorisation is premised on an ongoing absence of definable disease aetiologies. Clinicians thus encounter individuals with biochemical, serological, and histological manifestations that are common to both primary sclerosing cholangitis (PSC) and autoimmune hepatitis (AIH), often labelled as 'PSC/AIH-overlap'. In childhood the term 'autoimmune sclerosing cholangitis (ASC)' may be used, and some propose this to be a distinct disease process. In this article we champion the concept that ASC and PSC/AIH-overlap are not distinct entities. Rather, they represent inflammatory phases of PSC frequently manifesting earlier in the disease course, most notably in younger patients. Ultimately, disease outcomes remain similar to those of a more classical PSC phenotype observed in later life. Thus, we argue that it is now time to align disease names and descriptions used by clinicians across all patient subpopulations, to help unify care. This will enhance collaborative studies and ultimately contribute to rational treatment advances.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeAutre devis
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

Citations59
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of HepatologyMême sujetLiver Diseases and ImmunityTravaux en français237 207