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Enregistrement W4366754899 · doi:10.1016/j.jhepr.2023.100778

Treatment responses and outcomes in patients with autoimmune hepatitis and concomitant features of non-alcoholic fatty liver disease

2023· article· en· W4366754899 sur OpenAlexaffabout
Kalliopi Zachou, Ellina Lytvyak, Romée J.A.L.M. Snijders, Atsushi Takahashi, Nikolaos Gatselis, Mercedes Robles‐Díaz, Raúl J. Andrade, Christoph Schramm, Ansgar W. Lohse, Atsushi Tanaka, Joost P.H. Drenth, Aldo J. Montaño‐Loza, George Ν. Dalekos

Notice bibliographique

RevueJHEP Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAutoimmune hepatitisInternal medicineGastroenterologyFatty liverLiver biopsyCirrhosisSteatohepatitisMetabolic syndromeDiabetes mellitusHepatitisDiseaseObesityBiopsyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aims Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and steatohepatitis (NASH) affect 17–46% of Western countries, making coexistence with other liver diseases inevitable. We investigated the prevalence and clinical significance of NAFLD/NASH or the components of metabolic syndrome (MetS) in a large multicentric cohort of patients with autoimmune hepatitis (AIH). Methods Data from six academic centres (Greece, Canada, Japan, Germany, The Netherlands, and Spain) were evaluated. The presence of NAFLD/NASH in liver biopsy, MetS components, and clinical and laboratory parameters were recorded. Results A total of 640 patients (474 females, age 49 [4–87] years; follow-up 78 [1–521] months) were included. NAFLD was present in 146 (22.8%) patients (AIH/non-alcoholic fatty liver [NAFL] 115 [18%], AIH/NASH 31 [4.8%]). AIH/NAFL patients were older ( p = 0.017), more frequently overweight or obese ( p = 0.002), had hypertension ( p = 0.001), and had diabetes ( p = 0.016), whereas they less frequently had acute presentation ( p = 0.002) and soluble liver antigen/liver pancreas positivity ( p <0.05), lower transaminases ( p <0.001), ALP ( p = 0.028) and IgG ( p = 0.004) and higher albumin ( p <0.001) than patients with AIH only. Patients with AIH/NASH more frequently had cirrhosis at diagnosis ( p = 0.036) and higher IgG ( p = 0.009). Response to treatment did not differ between groups. Patients with cirrhosis with AIH/NAFL had higher frequency of decompensation compared with patients with AIH only ( p <0.05). Patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidaemia had increased hazard of disease progression ( p <0.05 for each). Conclusions The prevalence of NAFLD in AIH is similar to the general population. Concurrence of NASH in patients with AIH signifies a more severe disease, whereas that of NAFL may indicate a worse prognosis in patients with cirrhosis. T2DM and dyslipidaemia in AIH patients are associated with dismal parameters of outcome. Our findings suggest that NAFLD presence or even components of MetS in patients with AIH may affect prognosis, so closer follow-up of such patients is warranted. Impact and implications Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and steatohepatitis (NASH) affect many people, making coexistence with other liver diseases inevitable. We investigated the prevalence and clinical significance of NAFLD/NASH or the components of metabolic syndrome (MetS) in patients with autoimmune hepatitis (AIH). NAFLD and NASH presence in patients with AIH is as frequent as in the general population. The concurrence of NASH in patients with AIH seems to signify a more severe disease, whereas that of non-alcoholic fatty liver may indicate a worse prognosis in a specific subgroup of patients who already have cirrhosis at diagnosis. Diabetes or dyslipidaemia in patients with AIH were associated with worse prognosis. Therefore, it seems that closer follow-up of patients with concurrent AIH and NAFLD or AIH and components of MetS is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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