Serum Liver Enzyme Patterns in Pediatric Hepatitis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of serum aminotransferases, alanine aminotransferase (ALT), and aspartate aminotransferase (AST) offer essential insights into the etiology and severity of pediatric hepatitis. Recent epidemiologic shifts, including adenovirus- and AAV2-associated cases, have highlighted the need for an updated synthesis of biochemical trajectories in children. Objectives: To systematically review published data (2018–2024) describing serum ALT and AST patterns in pediatric hepatitis across classical and emerging etiologies. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, PubMed, Scopus, and Web of Science were searched for English-language original studies reporting ALT/AST levels in children with hepatitis. Reviews, meta-analyses, and non-original reports were excluded. Methodological quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) for cohort studies and the Joanna Briggs Institute (JBI) checklists for cross-sectional and case-series designs. Extracted data included study characteristics, population details, enzyme levels, and clinical outcomes. Due to heterogeneity in design and reporting, findings were synthesized narratively. Results: Fourteen studies comprising approximately 2,300 participants were included. Autoimmune hepatitis demonstrated sustained moderate-to-high ALT/AST elevations (300–2,400 U/L). Acute viral hepatitis A/E showed abrupt spikes typically exceeding 1,000 U/L with rapid normalization. Severe or non-A-E hepatitis and adenovirus/AAV2-associated cases displayed the most extreme enzyme surges, with peaks occasionally surpassing 5,000 U/L. Most studies showed moderate overall quality but consistently low measurement bias. Conclusions: Serum ALT and AST remain robust and sensitive markers of pediatric hepatocellular injury, with distinct kinetic profiles across etiologies. Standardized, multicenter studies are needed to refine biochemical thresholds and enhance diagnostic interpretation.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».