Outcomes and management in paediatric autoimmune hepatitis presenting as acute liver failure: Individual patient data meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Autoimmune hepatitis (AIH) in children presenting in acute liver failure (ALF) can be fatal and often requires liver transplantation (LTx). This individual patient data meta-analysis (IPD) aims to examine management and outcomes of this population, given the lack of large cohort studies on paediatric AIH first presenting as ALF (AIH-ALF). METHODS: A systematic review was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses of IPD statement using PubMed and Excerpta Medica dataBASE, and included English studies published between 2000 and 2020. The study included patients under 21 years of age, diagnosed with type 1 or 2 AIH and presenting with ALF. Data extracted included clinical and biochemical characteristics, interventions, and outcomes. RESULTS: Three hundred and thirty eligible patients from 61 studies were identified, with an additional five patients from our institution. The majority were female (66.8%), with a median age of 10. Overall, 59.7% achieved native liver survival (NLS), 35% underwent LTx, and 5% died before LTx. The use of corticosteroids with non-steroid immunomodulators increased the likelihood of NLS by 2.5-fold compared to corticosteroids alone. AIH-1 was associated with 3.3-fold odds for NLS, compared to AIH-2. However, on multivariate analysis, only AIH-1 was identified as an independent predictor for NLS (OR 3.8 [95% CI 1.03-14.2], p = .04). CONCLUSION: While corticosteroids and non-steroid immunomodulators treatment may offer enhanced probability of achieving NLS, treatment regimens for AIH-ALF may need to consider patient-specific factors, especially AIH type. This highlights the potential for NLS in AIH-ALF and suggest a need to identify biomarkers which predict the need for combination immunosuppression to avoid LTx.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».