Temporal Trends in Helicobacter pylori Eradication Success in a Test-and-Treat Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Although the efficacy of first-line treatment for Helicobacter pylori infection should aim to be > 90%, it is unclear whether this target has been achieved in Israel. We aimed to determine the success rate of treatment for H. pylori and to describe temporal changes in our region. Methods: Adult patients who underwent a first-time -C13-urea breath test (C13-UBT) at Clalit Health Services between January 1, 2010 and December 31, 2015 were included. In order to isolate a naïve "test-and-treat" population who were unlikely to have undergone an initial endoscopy-based H. pylori test, we excluded patients ≥45 years and those with any previous C13-UBT. RESULTS: A total of 94,590 subjects (36.1% male, age 28.5 ± 6.0) who underwent at least one C13-UBT during the study period were included. C13-UBT was positive in 48,509 (51.3%) subjects. A confirmatory post-treatment C13-UBT was performed in 37.8, 44.1, 46.6, and 45.9% following 1st, 2nd, 3rd, and 4th-line treatment respectively. Eradication was successful in 65.4% following first-line treatment, and eradication success improved during the study period (59.2, 63.3, 65.7, 66.0, 69.0, and 73.1% in 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, and 2015 respectively; OR 1.11; 95% CI 1.09-1.13; p < 0.0001). Eradication was successful in 44.7% following second-line treatment, although eradication success did not significantly improve during the study period (OR 1.05; 95% CI 0.99-1.10; p = 0.09). CONCLUSIONS: Despite the increasing success of first-line treatment for H. pylori infection over the study period, eradication rates remain suboptimal. Initiatives to implement the Toronto and Maastricht Consensus Reports should be advanced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».