Children with autoimmune hepatitis receiving standard-of-care therapy demonstrate long-term obesity and linear growth delay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standard-of-care therapy in children with autoimmune hepatitis (AIH) includes induction with prednisone 1-2 mg/kg daily with gradual weaning of the dose. We aimed to test the hypothesis that children with AIH receiving standard-of-care treatment have altered growth trajectories. METHODS: Children diagnosed with AIH between 1997 and 2023 at SickKids had serial growth measurements. Mixed effect models assessed the impact of time and daily steroid exposure on z-scores. Kaplan-Meier survival methods were used to estimate the cumulative incidence of new-onset growth impairments. A time-dependent Cox proportional hazards model was constructed to determine predictors for growth impairments. RESULTS: Sixty-one children (66% females, median age at diagnosis 11.5 y) were included. BMIz showed a sharp increase, and HAZ declined significantly without returning to baseline. Each 1 mg/kg/d prednisone exposure increased BMIz gain in the first 6 months by 0.27 ([95% CI: 0.11, 0.42], p = 0.001), and decreased HAZ by -0.02 ([95% CI: -0.03, -0.01], p = 0.005). Children diagnosed before puberty exhibited a higher occurrence of excessive weight gain (72.2% vs. 49.3%; log-rank p < 0.01) and obesity (63% vs. 31.5%; log-rank p < 0.01) compared to those diagnosed during puberty. In a Cox proportional-hazards model, young age at diagnosis and daily prednisone dose >10 mg 6 months after diagnosis were predictors for linear growth delay. CONCLUSIONS: This study demonstrates that children with AIH receiving standard-of-care therapy demonstrate altered growth trajectories, long-term excess weight gain, obesity, and linear growth delay. Young age at diagnosis and >10 mg of daily prednisone at 6 months are predictors for linear growth delay. These data indicate the need to re-evaluate standard treatment algorithms for pediatric AIH in terms of steroid dosing and potential nonsteroid alternatives.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».