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Enregistrement W4399678700 · doi:10.1002/jpr3.12098

B cell depletion for autoimmune liver diseases: A retrospective review of indications and outcomes

2024· review· en· W4399678700 sur OpenAlexaff
Guillermo Costaguta, Fernando Álvarez

Notice bibliographique

RevueJPGN Reports · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyIntensive care medicineImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Pediatric autoimmune hepatitis has an incidence of 0.23/100.000 children in North America, with a bleak prognosis if left untreated. Steroids are the therapy of choice but are not always effective. B cell depletion is a safe and effective therapy that allows for a steroid‐sparing protocol, especially in patients who do not tolerate side effects. Methods We retrospectively reviewed rituximab‐treated patients between 2017 and 2022. Demographics, previous treatments, reasons for B cell depletion, response, and adverse effects were noted. Results Six patients with a mean age of 10.2 years were included. All patients had comorbidities that rendered treatment with steroids unsuccessful or undesirable. Rituximab was started at a mean follow‐up of 8 months. After 6 months, the mean alanine transaminase and aspartate transaminase levels decreased from 575 IU/L and 342 IU/L, respectively, to 28 IU/L ( p = 0.02) and 36 IU/L ( p = 0.008), respectively. Mean γ‐glutamyl transpeptidase decreased from 105 to 25 IU/L ( p = 0.01). Immunoglobulin G levels were normalized in all patients ( p = 0.01). No severe adverse events were observed. One patient had persistent hypogammaglobulinemia, and another had lymphopenia. Conclusion B‐cell depletion is an effective and safe treatment for autoimmune liver diseases and should be included as an option, particularly for relapsing patients in whom steroids are undesirable or have shown nonadherence.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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