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Enregistrement W4416097560 · doi:10.1111/his.70027

The validation of histological criteria from the IAIH‐PG to distinguish AIH from drug‐induced liver injury

2025· article· en· W4416097560 sur OpenAlexaff
Zikun Ma, Li Wang, Jimin Liu, Romil Saxena, Zongming Chen, Xuchen Zhang, Hanlin Wang, Mukul Vij, Mina Komuta, Gwyneth Shook Ting Soon, Wei Zheng, Jiping Zhang, Bin Wang, Min� Li, Yongfeng Yang, Xinyan Zhao

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésLiver injuryDiagnostic accuracyBiopsyAnatomical pathologyHistology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: To validate the applicability of the new histological criteria for autoimmune hepatitis (AIH) proposed by the International AIH Pathology Group (IAIH-PG) among Chinese patients with AIH and drug-induced liver injury (DILI). METHODS: The gold standard for diagnosis relied on clinical response: discontinuing treatment without relapse supported DILI, while relapse or ongoing immunosuppressive treatment confirmed AIH. This two-centre retrospective cohort study included inpatients with DILI or AIH from January 2002 to March 2023. Cases that underwent liver biopsy were selected according to inclusion and exclusion criteria. The diagnostic performance of the criteria was assessed by an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). RESULTS: Out of 69 patients: AIH (41, 59%) and DILI (28, 41%). The accuracy, sensitivity and specificity of the new histological criteria for likely and possible AIH were 70%, 98% and 29%, respectively, with an AUROC of 0.8236 [95% confidence interval (CI): 0.7533-0.8938]. For likely AIH, the accuracy, sensitivity and specificity were 73%, 61% and 89%, respectively, with an AUROC of 0.9177 [95% CI: 0.8757-0.9596]. Moreover, for possible AIH, significant differences were found in serum alanine aminotransferase levels [178.4 (87.0, 435.0) versus 536.5 (206.9, 930.4) U/L] and antinuclear antibody (ANA) ≥1:160 [10 (67%) versus 1 (6%)], as well as in lobular lymphoplasmacytic infiltrate [15 (100%) versus 12 (71%)] and more than mild inflammation [13 (87%)versus 6 (35%)] between AIH and DILI (all P values were <0.05). CONCLUSION: The new histological criteria exhibit good diagnostic efficacy in distinguishing AIH from DILI in China, with high AUROC. Key discriminators include low aminotransferase, ANA ≥1:160, lobular lymphoplasmacytic infiltrate and more than mild inflammation, which may further improve diagnostic accuracy for AIH.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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