Response to treatment following recently acquired hepatitis C virus infection in a multicentre collaborative cohort
Notice bibliographique
Résumé
Pegylated interferon therapy is highly effective in recently acquired HCV. The optimal timing of treatment, regimen and influence of host factors remains unclear. We aimed to measure sustained virological response (SVR) during recent HCV infection and identify predictors of response. Data were from five prospective cohorts of high-risk individuals in Australia, Canada, Germany and the United States. Individuals with acute or early chronic HCV who commenced pegylated interferon therapy were included. The main outcome was SVR, and predictors were assessed using logistic regression. Among 516 with documented recent HCV infection, 237 were treated (pegylated interferon n = 161; pegylated interferon/ribavirin n = 76) (30% female, median age 35 years, 56% ever injected drugs, median duration of infection 6.2 months). Sixteen per cent (n = 38) were HIV/HCV co-infected. SVR among those with HCV mono-infection was 64% by intention to treat; SVR was 68% among HCV/HIV co-infection. Independent predictors of SVR in HCV mono-infection were duration of HCV infection (the odds of SVR declined by 8% per month of infection, aOR 0.92, 95% CI 0.85-0.99, P = 0.033), IFNL4 genotype (adjusted OR 2.27, 95% CI 1.13-4.56, P = 0.021), baseline HCV RNA <400 000 IU/mL (aOR 2.06, 95% CI 1.03-4.12, P = 0.041) and age ≥40 years (vs <30: aOR 2.92, 95% CI 1.31-6.49, P = 0.009), with no difference by drug regimen, HCV genotype, symptomatic infection or gender. The effect of infection duration on odds of SVR was greater among genotype-1 infection. Interferon-based HCV treatment is highly effective in recent HCV infection. Duration of infection, IFNL4 genotype and baseline HCV RNA levels can predict virological response and may inform clinical decision-making.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».