The incidence of hepatocellular carcinoma is reduced in patients with chronic hepatitis B on long‐term nucleos(t)ide analogue therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: North American data are lacking on the effect of nucleos(t)ide analogues (NA) in preventing chronic hepatitis B (CHB)-related hepatocellular carcinoma (HCC). AIM: To determine the incidence of HCC in NA-treated patients and compare this risk with that predicted without treatment based on the REACH-B model. METHODS: In this retrospective study, the incidence of HCC was determined in CHB patients initiated on NA from 1999 to 2012. Pre-treatment data utilised in the REACH-B model were used to predict the annual HCC risk. The standardised incidence ratio (SIR) for HCC was calculated by comparing the observed to expected number of cases, and HCC risk factors determined by Cox proportional hazards regression. RESULTS: Five hundred and forty nine initiated NA (14% lamivudine, 5% adefovir, 1.5% telbivudine, 39% entecavir, 41% tenofovir). Over a median follow-up of 3.2 years (IQR 1.9-4.6), 11 (3.2%) were diagnosed with HCC. Among 322 with data to calculate the REACH-B model, the median age at treatment initiation was 46 years (IQR 38-55), 65% were male, 32% HBeAg positive and 20% had cirrhosis. The median pre-treatment ALT was 71 U/L (IQR 41-127) and HBV DNA was 6.48 log10 copies/mL (4.95-8.04). The observed annual HCC incidence (0.9%; 95% CI 0.5-1.7) was significantly lower than predicted without treatment by the REACH-B model (SIR 0.46; 95% CI 0.23-0.82); this risk was reduced after 4 years of therapy (SIR 0.49; 95% CI 0.2-1.00). CONCLUSIONS: In this Canadian study of nucleos(t)ide analogues-treated patients with chronic hepatitis B, the incidence of HCC was lower than expected, suggesting that NA reduce the risk of chronic hepatitis B-related HCC.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».