Steatotic liver disease arising in an asymptomatic 20-year-old man with panhypopituitarism and elevated transaminases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Steatotic liver disease (SLD) may be caused by cardiometabolic risk factors, drugs/toxins, viral hepatitis, genetic diseases, malnutrition, or panhypopituitarism. SLD can advance to steatohepatitis with resulting lipid accumulation, inflammation, and hepatocellular damage. SLD is associated with pituitary dysfunction, in particular growth hormone deficiency, as insulin resistance leads to lipid buildup and oxidative stress. Growth hormone replacement may improve liver steatosis and fibrosis in patients with hypopituitarism. Case: We report a case of a 20-year-old man who was referred to Hepatology with abnormal liver enzymes. He had panhypopituitarism from a resected pituitary mass, for which he was treated with levothyroxine, hydrocortisone, growth hormone, and testosterone. He presented with elevated liver enzymes, normal liver function, obesity, dyslipidemia, and had no extrahepatic manifestations of chronic liver disease. Work-up for secondary causes of liver disease, including infectious, autoimmune, drug-induced, and genetic causes, were negative. An abdominal ultrasound revealed moderate hepatic steatosis with mild hepatomegaly and splenomegaly. His liver enzymes remained elevated, and his biochemical liver function remained normal despite withdrawal of hepatotoxic medications. Liver biopsy showed grade II/III steatohepatitis with stage III-IV fibrosis. The biopsy results suggested that panhypopituitarism, with growth hormone deficiency and related metabolic dysfunction, caused his liver disease. Conclusions: This is a unique case of an aggressive form of SLD due to panhypopituitarism, and treating growth hormone deficiency with hormone replacement did not improve liver enzymes or liver damage. Physicians should recognize SLD as a serious complication of panhypopituitarism and resulting growth hormone deficiency and follow patients closely given the risk of disease progression.
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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) | 0,000 | 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.
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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 ».