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Enregistrement W4391873544 · doi:10.1093/jcag/gwad061.291

A291 ANA-NEGATIVE AUTOIMMUNE HEPATITIS IN A 30-YEAR-OLD FEMALE: A DIAGNOSTIC CHALLENGE

2024· article· en· W4391873544 sur OpenAlexaff
Alvi H. Islam, Roman Mortuza, Juan Pablo Arab

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoimmune hepatitisMedicineHepatitisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Autoimmune Hepatitis (AIH) is a chronic liver condition arising from the immune system's attack on liver cells. Its diagnosis is typically supported by the presence of autoantibodies, notably ANA. However, cases have been identified where AIH occurs in the absence of these conventional serologic markers. Prior studies have reported that ANA-negative AIH patients showed more acute presentations and higher frequencies of histologic acute hepatitis compared to those with positive autoimmune serology. As such, ANA-negative subset of patients presents a diagnostic challenge but highlights the evolving understanding of autoimmune processes in liver diseases. Aims To detail the clinical presentation, investigative measures, and treatment approach in a an otherwise healthy 30-year-old female diagnosed with ANA-negative autoimmune hepatitis. Methods The diagnostic approach included clinical symptomatology, biochemical tests, imaging via abdominal ultrasound, and histopathological evidence from an ultrasound-guided liver biopsy Results The patient presented initially with epigastric pain, jaundice, and pruritus over two weeks. Blood tests revealed acute hepatitis: ALT at 2723 U/L[JA1] , AST at 1428 U/L, and hyperbilirubinemia at 503 μmol/L, with GGT and ALP remaining normal. An abdominal ultrasound presented a typical liver morphology and biliary system. Initial autoimmune liver disease panels, including ANA, and viral hepatitis screenings, returned negative results. Furthermore, the patient's medication and drug history provided no additional clues for drug-induced aetiologies. For more conclusive diagnostics, an US-guided liver biopsy was performed during the admission revealing moderate acute hepatitis characterized by both interface hepatitis and lobular inflammation, prompting the suspicion for ANA-negative AIH. Initiating prednisone treatment (40 mg daily) based on clinical and biopsy evidence led to a significant reduction in liver enzymes and bilirubin. By the time of her discharge, her primary residual symptoms were mildly controlled jaundice and pruritus. She was transitioned to a tapering dose of prednisone, and Azathioprine was later added to her regimen. Subsequent close follow up revealed complete resolution of her symptoms. Notably, a 7-month follow-up unveiled a previously undetected AIH marker: ASMA with a titre of 1:80. Conclusions ANA-negative AIH, as showcased in this case, emphasizes the importance of a thorough and iterative diagnostic approach. Traditional serological markers may not always be present, necessitating reliance on a combination of clinical presentations and histopathology. Regular follow-ups and periodic re-evaluations are essential. This approach is crucial for pinpointing the diagnosis, guiding effective therapeutic interventions, and ultimately ensuring positive outcomes for patients navigating complex autoimmune liver conditions. Funding Agencies None

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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