Predictors of Significant Fibrosis in Chronic Hepatitis B Patients With Low Viremia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The data on the prevalence and predictors of significant fibrosis (≥F2, METAVIR) in chronic hepatitis B virus (HBV) patients with low viremia are limited. We aimed to assess both the prevalence predictors of ≥F2 fibrosis in hepatitis B envelope antigen-negative patients with HBV DNA <20,000 IU/mL. METHODS: Hepatitis B envelope antigen-negative patients (n=213) with mean HBV DNA <2000 IU/mL (n=97) and HBV DNA 2000 to 20,000 IU/mL (n=116) were included and all had liver biopsy. Variables significantly associated with ≥F2 fibrosis on an univariate analysis were included in a multivariate logistic regression model. RESULTS: Overall, 40 (18.8%) patients had ≥F2 fibrosis, with no difference between those with mean HBV DNA <2000 IU/mL (19.6%) compared with patients with HBV DNA of 2000 to 20,000 IU/mL (18.1%; P=0.782). Fibrosis ≥F2 was similar in patients with HBV DNA <2000 versus 2000 to 20,000 IU/mL in relation to varying alanine aminotransferase thresholds (P>0.05), and was less frequent in persistently normal alanine aminotransferase patients (13.6%) when compared with those with elevated or fluctuating levels (25.3%, P=0.030). Fewer patients under 40 years of age had ≥F2 fibrosis (12.5%) as compared with older ones (28.2%; P=0.004). Logistic regression analysis identified higher aspartate aminotransferase [odds ratio (OR), 6.21; 95% confidence interval (CI), 2.48-15.54; P<0.0001], lower albumin (OR, 0.86; 95% CI, 0.78-0.95; P=0.002), platelet count (OR, 0.99; 95% CI, 0.98-0.99; P=0.013), and age (OR, 1.05; 95% CI, 1.01-1.09; P=0.024) as independent predictors of significant fibrosis. CONCLUSIONS: A small but significant minority of HBV patients with low viremia harbor significant fibrosis, although its rate is not different in those with viremia above or below 2000 IU/mL. Our findings may guide in decisions regarding liver biopsy and treatment in this category of patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».