Pegylated-Interferon Alpha 2b and Ribavirin for Recurrent Hepatitis C after Liver Transplantation: From a Canadian Experience to Recommendations for Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recurrent hepatitis C (HCV) after liver transplantation (LT) is often more aggressive and treatments tend to be less successful. Pegylated-interferon and ribavirin are the standard of care for the treatment of HCV; however, there is limited published experience of its use after LT. OBJECTIVE: To report the results of pegylated-interferon alpha 2b (PEG-IFN) plus ribavirin for the treatment of recurrent HCV after LT and compare the results with published data. METHODS: Thirteen patients with recurrent HCV were treated with PEG-IFN plus ribavirin. Liver biopsies demonstrated early-stage disease in eight patients and advanced fibrosis in five patients. The average starting dose of PEG-IFN was 0.91 microg/kg (range 0.5 microg/kg to 1.1 microg/kg) per week and ribavirin was started at 662 mg (range 0 mg to 1200 mg) per day. PEG-IFN treatment began an average of 24 months after LT (range six to 73 months). The dose of PEG-IFN was increased in four patients but only two reached 1.5 microg/kg. The ribavirin dose was increased in four, reduced in six and only seven patients reached a ribavirin dose greater than 10.6 mg/kg. RESULTS: A sustained virological response was seen in four of 13 (30.7%) patients and in four of eight (50%) patients with early-stage disease compared with zero of five patients with advanced fibrosis (P=0.1). Cytopenias were common and therapy was poorly tolerated in four of five patients with advanced fibrosis, including acute cellular rejection in three, renal failure in two, liver decompensation in four and death in three. CONCLUSIONS: Although a reasonable sustained virological response can be achieved with the use of PEG-IFN and ribavirin, the treatment is very poorly tolerated by patients with advanced-stage recurrent HCV. Treatment should be instituted before the development of significant fibrosis after LT.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».