Severe acute liver disease in adults: Contemporary role of histopathology
Notice bibliographique
Résumé
Liver biopsies have consistently contributed to our understanding of the pathogenesis and aetiologies of acute liver disease. As other diagnostic modalities have been developed and refined, the role of biopsy in the management of patients with acute liver failure (ALF), acute-on-chronic liver failure (ACLF) and acute hepatitis, including acute liver injury (ALI), has changed. Liver biopsy remains particularly valuable when first-line diagnostic algorithms fail to determine aetiology. Despite not being identified as a mandatory diagnostic tool in recent clinical guidelines for the management of ALF or ACLF, many centres continue to undertake biopsies given the relative safety of transjugular biopsy in this setting. Several studies have demonstrated that liver biopsy can provide prognostic information, particularly in the context of so-called indeterminate hepatitis, and is extremely useful in excluding conditions such as metastatic tumours that would preclude transplantation. In addition, its widespread use of percutaneous biopsies in cases of less severe acute liver injury, for example in the establishment of a diagnosis of acute presentation of autoimmune hepatitis or confirmation of a probable or definite drug-induced liver injury (DILI), has meant that many centres have seen a shift in the ratio of specimens they are receiving from patients with chronic to acute liver disease. Histopathologists therefore need to be equipped to deal with these challenging specimens. This overview provides an insight into the contemporary role of biopsies (as well as explant and autopsy material) in diagnosing acute liver disease. It outlines up-to-date clinical definitions of liver injury and considers recent recommendations for the diagnosis of AIH and drug-induced, autoimmune-like hepatitis (DI-AIH).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».