Impact of antiviral therapy on hepatocellular carcinoma and mortality in patients with chronic hepatitis C: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The long-term clinical outcomes of antiviral therapy for patients with chronic hepatitis C are uncertain in terms of hepatitis C virus (HCV)-related morbidity and mortality according to the response to antiviral therapy. This study aimed to assess the impact of antiviral treatment on the development of HCC and mortality in patients with chronic HCV infection. METHODS: A systematic review was conducted for studies that evaluated the antiviral efficacy for patients with chronic hepatitis C or assessed the development of HCC or mortality between SVR (sustained virologic response) and non-SVR patients. The methodological quality of the enrolled publications was evaluated using Risk of Bias table or Newcastle-Ottawa scale. Random-effect model meta-analyses and meta-regression were performed. Publication bias was assessed. RESULTS: In total, 59 studies (4 RCTs, 15 prospective and 40 retrospective cohort studies) were included. Antiviral treatment was associated with reduced development of HCC (vs. no treatment; OR 0.392, 95% CI 0.275-0.557), and this effect was intensified when SVR was achieved (vs. no SVR, OR: 0.203, 95% CI 0.164-0.251). Antiviral treatment was associated with lower all-cause mortality (vs. no treatment; OR 0.380, 95% CI 0.295-0.489) and liver-specific mortality (OR 0.363, 95% CI 0.260-0.508). This rate was also intensified when SVR was achieved [all-cause mortality (vs. no SVR, OR 0.255, 95% CI 0.199-0.326), liver-specific mortality (OR 0.126, 95% CI 0.094-0.169)]. Sensitivity analyses revealed robust results, and a small study effect was minimal. CONCLUSIONS: In patients with chronic hepatitis C, antiviral therapy can reduce the development of HCC and mortality, especially when SVR is achieved.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».