Cost‐effectiveness of quantitative hepatitis B virus surface antigen testing in pregnancy in predicting vertical transmission risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background & Aims Vertical transmission of hepatitis B virus (HBV) can occur despite immunoprophylaxis in mothers with high HBV DNA levels (>5–7 log 10 IU/ml). Quantitative hepatitis B surface antigen (qHBsAg) testing could be used as a surrogate marker to identify high viral load carriers, but there is limited data in pregnancy. We conducted a prospective observational study to determine the cost‐effectiveness and utility of qHBsAg as a valid surrogate marker of HBV DNA. Methods Pregnant patients with chronic hepatitis B were recruited from a tertiary referral centre. HBV DNA levels and qHBsAg were assessed in the second to third trimester. Statistical analysis was performed by Spearman's rank correlation and student's t ‐test. The cost‐effectiveness of qHBsAg as compared to HBV DNA testing was calculated. Results Ninety nine women with 103 pregnancies, median age 32 years, 65% Asian, 23% African and 12% other [Hispanic, Caucasian] were enrolled. Overall, 23% (23/99) were HBV e Ag (HBeAg)‐positive. A significant correlation between qHBsAg and HBV DNA levels was noted in HBeAg‐positive patients ( r = 0.79, P < 0.05) but not in HBeAg‐negative patients ( r = 0.17, P = 0.06). In receiver operating characteristic analysis, the optimal qHBsAg cut‐off values for predicting maternal viraemia associated with immunoprophylaxis failure (i.e., HBV DNA ≥7 log 10 IU/ml) was 4.3 log 10 IU/ml (accuracy 98.7%, sensitivity 94.7%, specificity 94.4%) (95% CI, 97–100%, P < 0.05). Use of HBV DNA as compared to qHBsAg costs approximately $20 000 more per infection prevented. Conclusion In resource poor regions, qHBsAg could be used as a more cost‐effective marker for high maternal viraemia, and indicate when anti‐HBV nucleos/tide analogue therapy should be used to prevent HBV immunoprophylaxis failure.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».