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 α2b) 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 μg Peg-IFN α2b 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 α2b. No difference in response was found for those treated with Peg-IFN α2b alone or in combination with lamivudine. Nonresponders to prior IFN therapy with baseline ALT (alanine aminotransferase) > 4 × ULN (upper limit of normal) responded better to Peg-IFN α2b than those with ALT levels ≤ 4 × ULN (53% vs 20%, respectively, p = 0.036). CONCLUSIONS Peg-IFN α2b 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 α2b therapy was the best predictor for response in these patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».