Delayed-onset drug-induced liver injury in a cystic fibrosis patient on long-term elexacaftor/ivacaftor/tezacaftor therapy: A case report and literature review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) is a cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) modulator widely used in patients with cystic fibrosis (CF), typically associated with mild, early onset liver enzyme elevations. Methods: We report a case of a 35-year-old man with CF who developed a marked hepatic transaminitis, with an alanine aminotransferase peaking at >1,000 IU/L after 30 months of stable ETI therapy. The patient was asymptomatic, and an extensive workup excluded viral, autoimmune, and metabolic liver disease. Various imaging modalities excluded other secondary causes, such as portal venous or arterial thromboses. Results: Using the Roussel Uclaf Causality Assessment Method (RUCAM), a score of 8 indicated a probable link to drug-induced liver injury (DILI), which was further supported by World Health Organization-Uppsala Monitoring Centre (WHO-UMC) causality assessment. Conclusions: This case highlights the potential for delayed-onset hepatotoxicity with ETI and emphasizes the need for continued liver monitoring during long-term therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».