Low hepatitis B surface antigen and HBV DNA levels predict response to the addition of pegylated interferon to entecavir in hepatitis B e antigen positive chronic hepatitis B
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various treatment combinations of peginterferon (PEG-IFN) and nucleos(t)ide analogues have been evaluated for chronic hepatitis B (CHB), but the optimal regimen remains unclear. AIMS: To study whether PEG-IFN add-on increases response compared to entecavir (ETV) monotherapy, and whether the duration of ETV pretreatment influences response. METHODS: Response was evaluated in HBeAg positive patients previously treated in two randomized controlled trials. Patients received ETV pretreatment for at least 24 weeks and were then allocated to 24-48 weeks of ETV+PEG-IFN add-on, or continued ETV monotherapy. Response was defined as HBeAg loss combined with HBV DNA <200 IU/mL 48 weeks after discontinuing PEG-IFN. RESULTS: Of 234 patients, 118 were assigned PEG-IFN add-on and 116 continued ETV monotherapy. Response was observed in 38/118 (33%) patients treated with add-on therapy and in 23/116 (20%) with monotherapy (P = 0.03). The highest response to add-on therapy compared to monotherapy was observed in PEG-IFN naive patients with HBsAg levels below 4000 IU/mL and HBV DNA levels below 50 IU/mL at randomization (70% vs 34%; P = 0.01). Above the cut-off levels, response was low and not significantly different between treatment groups. Duration of ETV pretreatment was associated with HBsAg and HBV DNA levels (both P < 0.005), but not with response (P = 0.82). CONCLUSIONS: PEG-IFN add-on to ETV therapy was associated with higher response compared to ETV monotherapy in patients with HBeAg positive CHB. Response doubled in PEG-IFN naive patients with HBsAg below 4000 IU/mL and HBV DNA below 50 IU/mL, and therefore identifies them as the best candidates for PEG-IFN add-on (Identifiers: NCT00877760, NCT01532843).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».