Treatment Outcomes of Treatment-Naïve Hepatitis C Patients Co-Infected with HIV: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Co-infection with Hepatitis C (HCV) and HIV is common and HIV accelerates hepatic disease progression due to HCV. However, access to HCV treatment is limited and success rates are generally poor. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis to assess HCV treatment outcomes in observational cohorts. Two databases (Medline and EMBASE) were searched using a compound search strategy for cohort studies reporting HCV treatment outcomes (as determined by a sustained virological response, SVR) in HIV-positive patients initiating HCV treatment for the first time. RESULTS: 40 studies were included for review, providing outcomes on 5339 patients from 17 countries. The pooled proportion of patients achieving SVR was 38%. Significantly poorer outcomes were observed for patients infected with HCV genotypes 1 or 4 (pooled SVR 24.5%), compared to genotypes 2 or 3 (pooled SVR 59.8%). The pooled proportion of patients who discontinued treatment due to drug toxicities (reported by 33 studies) was low, at 4.3% (3.3-5.3%). Defaulting from treatment, reported by 33 studies, was also low (5.1%, 3.5-6.6%), as was on-treatment mortality (35 studies, 0.1% (0-0.2%)). CONCLUSIONS: These results, reported under programmatic conditions, are comparable to those reported in randomised clinical trials, and show that although HCV treatment outcomes are generally poor in HIV co-infected patients, those infected with HCV genotypes 2 or 3 have outcomes comparable to HIV-negative patients.
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 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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».