Patterns of Relapse and Complications of Immunoglobulin G4–Related Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunoglobulin G4-related disease (IgG4-RD) is a multisystemic fibroinflammatory condition potentially resulting in organ dysfunction. We aimed to evaluate imaging characteristics of disease relapse and complications in this cohort of patients. METHODS: This was a cohort study of IgG4-RD patients imaged between 2010 and 2020. Radiological manifestations of disease activity (remission/stability vs. relapse and complications) were correlated with clinical symptoms. Univariate analyses were performed with χ2 , Fisher exact, and Mann-Whitney U tests. Times to relapse and organ atrophy were studied with Kaplan-Meier analyses. RESULTS: A total of 69 patients had imaging surveillance over a median duration of 47 months. Radiological relapse occurred in 50.7% (35/69) with median time to relapse at 74 months (95% confidence interval, 45-122 months); 42.8% (15/35) of this cohort had different-site relapse with the following recognized primary-secondary patterns: pancreas-hepatobiliary ( p = 0.005), hepatobiliary-pancreas ( p = 0.013), and periaortitis-mesenteric ( p = 0.006). Clinical symptoms were significantly associated with imaging characteristics ( p < 0.001). Abdominal complications were detected in 52.2% (36/69) of patients, mostly solid organ atrophy (97.2% [35/36]). New-onset diabetes was more likely in pancreatic IgG4-RD (n = 51) when accompanied by gland atrophy (4/21 vs. 0/30 nonatrophy, p = 0.024). CONCLUSION: Radiological relapse of IgG4-RD is common over prolonged imaging surveillance and is significantly associated with symptomatic relapse. A multisystem review to detect new/different sites of disease and abdominal complications may help predict future organ dysfunction.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».