Successful Treatment with Peginterferon alfa-2b of HBeAg-positive HBV Non-Responders to Standard Interferon or Lamivudine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Antiviral therapy leads to HBeAg seroconversion in 10-40% of the patients with HBeAg-positive chronic hepatitis B. Nonresponse may result in progression of liver disease and increased risk of hepatocellular carcinoma. As part of a global randomized controlled trial we investigated the efficacy (i.e., loss of HBeAg at the end of follow-up) of peginterferon alfa-2b (Peg-IFN alpha2b) in patients who failed to respond to previous courses of standard interferon (IFN) or lamivudine. METHODS: We analyzed a total of 76 previous nonresponders: 37 were nonresponders to standard IFN, 17 were nonresponders to lamivudine, and 22 were nonresponders to both therapies. All patients received a 52-wks course of 100 microg Peg-IFN alpha2b weekly combined with either 100 mg lamivudine daily or a placebo. After therapy patients were followed for 26 wks. RESULTS: Thirteen (35%) nonresponders to previous IFN, five (29%) nonresponders to previous lamivudine, and four (22%) nonresponders to both IFN and lamivudine responded to treatment with Peg-IFN alpha2b. No difference in response was found for those treated with Peg-IFN alpha2b alone or in combination with lamivudine. Nonresponders to prior IFN therapy with baseline ALT (alanine aminotransferase) > 4 x ULN (upper limit of normal) responded better to Peg-IFN alpha2b than those with ALT levels <or= 4 x ULN (53%vs 20%, respectively, p= 0.036). CONCLUSIONS: Peg-IFN alpha2b is effective in approximately one-third of patients who failed to respond to previous treatment with standard IFN or lamivudine. High serum ALT level at baseline of Peg-IFN alpha2b therapy was the best predictor for response in these 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».