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Enregistrement W2569661228 · doi:10.3851/imp3123

HCV Genotype-1 Subtypes and Resistance-Associated Substitutions in Drug-Naive and in Direct-Acting Antiviral Treatment Failure Patients

2016· article· en· W2569661228 sur OpenAlexaff
Yael Gozlan, Ziv Ben‐Ari, Roy Moscona, Rachel Shirazi, Aviya Rakovsky, Arij Kabat, Ella Veizman, Tania Berdichevski, Peretz Weiss, Oranit Cohen‐Ezra, Yoav Lurie, Inna Gafanovich, Marius Braun, Michal Cohen‐Naftaly, Amir Shlomai, Oren Shibolet, Ehud Zigmond, Eli Zuckerman, Michal Carmiel-Haggai, Nimer Assy, Rawi Hazzan, Yona Kitay‐Cohen, Yonat Shemer‐Avni, Zipi Kra-Oz, Licita Schreiber, Ofer Peleg, Saleta Sierra, P. Richard Harrigan, Ella Mendelson, Orna Mor

Notice bibliographique

RevueAntiviral Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNS5ANS3MedicineInternal medicineGenotypeDrug resistanceVirologyBiologyHepatitis C virusHepacivirusVirusGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Direct-acting antiviral (DAA) treatment regimens and response rates of patients with HCV genotype-1 (GT1) are currently considered subtype-dependent. Identification of clinically relevant resistance-associated substitutions (RASs) in the NS3 and NS5A proteins at baseline and in DAA failures, may also impact clinical decisions. METHODS: In a multicentre cohort study (n=308), NS3 or NS5B sequencing (n=248) was used to discriminate between GT1 subtypes. The correlation between baseline NS3 and NS5A RASs on the 12-week sustained virological response (SVR12) rates of 160 of the patients treated with second-generation DAAs was also assessed. Post-treatment resistance analysis was performed on samples from 58 patients exhibiting DAA virological failure. RESULTS: GT1a, GT1b and GT1d subtypes were identified in 23.0%, 75.4% and 1.2% of tested samples. GT1b was most prevalent (97.7%, 128/131) among patients born in the former Soviet Union. The Q80K NS3 RAS was identified in 17.5% (10/57) of the GT1a carriers, most of whom were Israeli-born. NS3 and NS5A baseline RASs showed a negligible correlation with SVR12 rates. Treatment-emergent RASs were observed among 8.9% (4/45) and 76.9% (10/13) of first- and second-generation DAA failures, respectively, with D168V/E (NS3), Y93H and L31M (NS5A) being the most prevalent mutations. CONCLUSIONS: NS3 sequencing analysis can successfully discriminate between GT1 subtypes and identify NS3 amino acid substitutions. While pre-treatment NS3 and NS5A RASs marginally affect second-generation DAA SVR12 rates, post-treatment resistance analysis should be considered prior to re-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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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