Efficacy of antiviral therapy for hepatitis C after liver transplantation with cyclosporine and tacrolimus: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cyclosporine A (CSA), but not tacrolimus (TAC), inhibits hepatitis C virus (HCV) replication in vitro. Clinical reports on the efficacy of interferon-α (IFNα)-based antiviral therapy (AVT) for recurrent HCV after liver transplantation (LT) with CSA and TAC are conflicting. Our aim was to assess whether AVT for recurrent HCV after LT is more effective with CSA or TAC. We performed an electronic database search (1995-2012) and a manual abstract search (2005-2012). The a priori defined eligibility criteria included the use of AVT for recurrent HCV with IFN (standard or pegylated) and ribavirin and the reporting of sustained virological response (SVR) rates with CSA and TAC (the primary outcome). Two authors identified and extracted data independently. Dichotomous data were expressed as relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) with a random effects model. In all, 5058 references were retrieved, and 1 randomized controlled trial (RCT) and 17 observational studies (13 full-text articles) met the eligibility criteria; the meta-analysis was based on the latter studies. The pooled SVR rates were 42% (395/945) with CSA and 35% (471/1364) with TAC (RR = 1.18, 95% CI = 1.00-1.39, P = 0.05). Although the pooled data contained significant heterogeneity (I(2) = 45%, P = 0.02), the SVR rates in the RCT were comparable (39% with CSA and 35% with TAC). Limiting the analysis to the 7 studies reporting on 40 or more patients in each group (with 1634 patients in all) favored CSA (RR = 1.23, 95% CI = 1.09-1.38, P < 0.001), and heterogeneity disappeared (I(2) = 0%, P = 0.62). In conclusion, IFN-based AVT for recurrent HCV after LT seems marginally more effective with CSA versus TAC; the study heterogeneity, however, limits firm conclusions.
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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».