Hepatitis B Virus Variants and Cytokine Patterns in Acute Liver Failure and Transplant‐Free Survival
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background & Aims Only 25% of hepatitis B‐related acute liver failure (HBV‐ALF) patients survive without liver transplantation (transplant‐free survival, TFS). There is limited study of immunological and virological profiles in these patients. We analysed the association between hepatitis B viremia and cytokine patterns on TFS of HBV‐ALF patients. Methods We identified 48 acute and 20 history of HBV infection ALF patients from the US ALF Study Group registry (> 3400 patients). The inclusion criteria were age > 18 years, diagnosis of HBV‐ALF with hepatic encephalopathy and INR ≥ 1.5. Data were collected from ICU admission through day 21. Serum collected at admission and at days 3–5 were used for cytokine quantification by Luminex and novel HBV biomarkers, genotypes and variants. Results In 48 acute (50% F, median age 40 years) and 20 history/reactivation (40% F, median age 53 years) HBV‐ALF patients, there were 26 (54%) and 5 (25%) TFS, respectively. Detectable HBV DNA by clinical PCR assay (median 3.39 log 10 IU/mL, aOR 5.308; 95% CI: 1.217–23.155, p = 0.026) and qAHBc levels (median 4.5 log 10 IU/mL, aOR 4.466, 95% CI: 0.968–20.608, p = 0.050) were associated with TFS in acute HBV‐ALF patients. HBV variants associated with anti‐viral immune escape were more frequently detected in acute HBV‐ALF TFS patients compared to non‐TFS ( p < 0.05). TFS with acute HBV‐ALF had higher angiogenic factors (PDGF‐AA, p = 0.008; PDGF‐BB, p = 0.0006; VEGF‐A, p = 0.014) and lower pro‐inflammatory cytokine levels (IL‐1α, p = 0.031; IL‐2, p = 0.014; IL‐6, p = 0.039). Significant differences in HBV viremia were not observed in history/reactivation of HBV‐ALF patients. Conclusions Acute HBV‐ALF patients with TFS were often viremic with immune escape variants, increased angiogenic factors and decreased pro‐inflammatory cytokines. Trial Registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT00518440
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».