Abstracts 1315 to 1481, LB6–LB15
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim This Phase 2b, active controlled study evaluated the efficacy and safety of albinterferon alfa-2b (alb-IFN)in IFN-nave, CHC patients. The effects of alb-IFN on subject quality of life (QoL) and disability days were compared with those of PEG-IFNa-2a (PEG-IFN). Methods 458 patients were randomized and treated in 4 groups: PEG-IFN 180mcg Q1w or one of 3 alb-IFN arms (900mcg Q2w, 1200mcg Q2w or 1200mcg Q4w). The primary efficacy end-point was SVR. SF-36v.2 and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) were used to assess subject QoL and anxiety/depression. Subject disability days were evaluated by a number of missed work days or days with impaired activity. Missing data for patient reported outcomes were handled using LOCF (last observation carried forward). Results Based on ITT analysis, SVR rates were comparable (p=NS) across treatment groups. SVR in the 900Q2 was 58.5% and for PEG-IFN was 57.9%. Overall, QoL was similar or favorable for all albIFN arms compared to PEG-IFN at all timepoints assessed. At w12 and w24 on treatment, the 900Q2w cohort performed better in all 10 SF-36 domains relative to PEG-IFN. Statistically significant and clinically meaningful differences were observed in mental health (figure), bodily pain, vitality, and social functioning domains. Changes in mental health correlated strongly (r=0.7) with changes in HADS and by w12 post-treatment had recovered to baseline in 67% of 900Q2w subjects and 57% of PEG-IFN subjects. Subjects receiving alb-IFN 900Q2 experienced significantly fewer days of missed work: at w12 and 24, ~5% of 900Q2w subjects missed at least 7 days of work the previous month compared to ~20% for PEG-IFN. Conclusions The alb-IFN 900mcg Q2w dose was associated with the most favorable QoL and fewest missed work days while maintaining efficacy at least comparable to PEG-IFN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».