Effect of fibrosis on adverse events in patients with hepatitis C treated with telaprevir
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data about adverse events are needed to optimise telaprevir-based therapy in a broad spectrum of patients. AIM: To investigate adverse events of telaprevir-based therapy in patients with and without advanced fibrosis or cirrhosis in a real-world setting. METHODS: Data on 174 hepatitis C-infected patients initiating telaprevir-based therapy at Mount Sinai and Montefiore medical centres were collected. Biopsy data and FIB-4 scores identified patients with advanced fibrosis. Multivariable fully adjusted models were built to assess the effect of advanced fibrosis on specific adverse events and discontinuation of treatment due to an adverse event. RESULTS: Patients with (n = 71) and without (n = 103) advanced fibrosis were similar in BMI, ribavirin exposure, gender, prior treatment history, haemoglobin and creatinine, but differed in race. Overall, 47% of patients completed treatment and 40% of patients achieved SVR. Treated patients with and without advanced fibrosis or cirrhosis had similar rates of adverse events; advanced fibrosis, however, was independently associated with ano-rectal discomfort (P = 0.03). Three patients decompensated and had advanced fibrosis. The discontinuation of all treatment medications due to an adverse event was significantly associated with older age (P = 0.01), female gender (P = 0.01) and lower platelets (P = 0.03). CONCLUSIONS: Adverse events were common, but were not significantly related to the presence of advanced fibrosis or cirrhosis. More critical monitoring in older and female patients with low platelets throughout treatment may reduce adverse event-related discontinuations.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».