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Enregistrement W2261335360 · doi:10.1002/jmv.24489

Analysis of hepatitis B virus genotype changes in patients with chronic hepatitis B infection on tenofovir therapy

2016· article· en· W2261335360 sur OpenAlexaff
Ranjit Chauhan, Avishek Singh, Sheetalnath Rooge, Aditi Varshney, Manoj Kumar, Shiv Kumar Sarin

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Virology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesIndian Council of Medical Research
Mots-clésVirologyGenotypeTenofovirVirusMedicineChronic hepatitisHepatitis D virusViral diseaseHepatitis B virusBiologyHuman immunodeficiency virus (HIV)HBsAgGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antiviral therapy for chronic hepatitis B (CHB) is often required for prolonged periods. We investigated the instance of one HBV genotype switching to another during tenofovir therapy. Of the 67 patients, genotype A was present in 6 (8.9%), D in 43 (65.6%), C in 1 (1.5%), and mixed in 17 (23.8%) patients. Genotype changes were detected in 51 (76.1%) patients on therapy during a follow-up of 192 (range 52-312) weeks. Inter-genotype changes were seen in 17 (33.3%) and intra-genotype in 28 (55%) and both inter- and intra-genotype in 6 of 51 (11.7%) patients. The distribution of genotypes in patients achieving complete virological response was genotype D, 32/43 (74.4%); genotype A, 6/6 (100%); and mixed genotypes, 13/17 (76.47%). The cumulative time of genotype switch among genotype A was 12 months (range 6-18), in genotype D, 12 months (range 6-48), and mixed genotype, 18 months (range 6-24). The type of inter-genotype switch most frequently detected among genotype A1 was from A1 to D1 5/6 (83.3%), followed by mixed to genotype D3 7/13 (54%) and among intra-genotype changes, from D1 to D3 in 14/20 (70%). Pretreatment HBV genotype was the only factor predicting inter-genotype switches with genotype A or mixed genotypes more likely to undergo inter-genotype switches as compared to genotype D patients (OR 66.6 [13.6-327.0, P < 0.001]). Compared to genotype D, genotype A, and mixed genotypes are more inclined to switch while on tenofovir therapy. Genotypes tend to switch and select to a particular type possibly due to constant antiviral drug pressure. J. Med. Virol. 88:1364-1375, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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