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Enregistrement W2105393604 · doi:10.1136/gutjnl-2014-307023

Entecavir treatment does not eliminate the risk of hepatocellular carcinoma in chronic hepatitis B: limited role for risk scores in Caucasians

2014· article· en· W2105393604 sur OpenAlexaff
P. Arends, Milan J. Sonneveld, Roeland Zoutendijk, Ivana Carey, Ashley Brown, M. Fasano, David Mutimer, Katja Deterding, Jurriën G.P. Reijnders, Ye Htun Oo, Jörg Petersen, Florian van Bömmel, Robert J. de Knegt, Teresa Santantonio, Thomas Berg, Tania M. Welzel, Heiner Wedemeyer, Marı́a Buti, Pierre Pradat, Fabien Zoulim, Bettina E. Hansen, Harry L.A. Janssen

Notice bibliographique

RevueGut · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaInternal medicineEntecavirGastroenterologyCumulative incidenceCirrhosisIncidence (geometry)Hepatitis BPopulationHepatitis B virusImmunologyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) risk-scores may predict HCC in Asian entecavir (ETV)-treated patients. We aimed to study risk factors and performance of risk scores during ETV treatment in an ethnically diverse Western population. METHODS: We studied all HBV monoinfected patients treated with ETV from 11 European referral centres within the VIRGIL Network. RESULTS: A total of 744 patients were included; 42% Caucasian, 29% Asian, 19% other, 10% unknown. At baseline, 164 patients (22%) had cirrhosis. During a median follow-up of 167 (IQR 82-212) weeks, 14 patients developed HCC of whom nine (64%) had cirrhosis at baseline. The 5-year cumulative incidence rate of HCC was 2.1% for non-cirrhotic and 10.9% for cirrhotic patients (p<0.001). HCC incidence was higher in older patients (p<0.001) and patients with lower baseline platelet counts (p=0.02). Twelve patients who developed HCC achieved virologic response (HBV DNA <80 IU/mL) before HCC. At baseline, higher CU-HCC and GAG-HCC, but not REACH-B scores were associated with development of HCC. Discriminatory performance of HCC risk scores was low, with sensitivity ranging from 18% to 73%, and c-statistics from 0.71 to 0.85. Performance was further reduced in Caucasians with c-statistics from 0.54 to 0.74. Predicted risk of HCC based on risk-scores declined during ETV therapy (all p<0.001), but predictive performances after 1 year were comparable to those at baseline. CONCLUSIONS: Cumulative incidence of HCC is low in patients treated with ETV, but ETV does not eliminate the risk of HCC. Discriminatory performance of HCC risk scores was limited, particularly in Caucasians, at baseline and during therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations207
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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