Impact of Asian Race on Response to Combination Therapy With Peginterferon Alfa-2a and Ribavirin in Chronic Hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior investigation has identified factors associated with response to treatment in hepatitis C including viral genotype and titre, body weight, hepatic fibrosis, and adherence to therapy. The lower response rate of African-Americans relative to whites has been previously described, but studies of other racial or ethnic groups remain limited. OBJECTIVE: To determine whether Asian race is an independent marker for response to antiviral therapy in hepatitis C. METHODS: Data on treatment-naïve patients from a large multicenter study of combination therapy with peginterferon alfa-2a (180 mug SC each week) and ribavirin (800 mg daily) were analyzed retrospectively to identify factors associated with an SVR, defined as an undetectable serum HCV RNA at least 24 wk after completion of therapy. RESULTS: SVR occurred in 45% of 384 whites and 65% of 52 Asians (P= 0.0047) who were treatment naïve. In a multivariate logistic regression analysis that adjusted for all the aforementioned factors known to be associated with treatment response, Asian race was shown to be an independent predictor of achieving an SVR (OR 2.22, 95% CI 1.11-4.46). Other independent predictors of SVR include viral genotype, body mass index, degree of hepatic fibrosis, and adherence with ribavirin. CONCLUSIONS: Asians are more likely to achieve an SVR to treatment with peginterferon alfa-2a and ribavirin than whites with chronic hepatitis C, suggesting a genetic influence on the antiviral response.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».