Direct-Acting Antiviral Treatment Failure Among Hepatitis C and HIV–Coinfected Patients in Clinical Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited data on the real-world effectiveness of direct-acting antiviral (DAA) treatment in patients coinfected with hepatitis C virus (HCV) and HIV-a population with complex challenges including ongoing substance use, cirrhosis, and other comorbidities. We assessed how patient characteristics and the appropriateness of HCV regimen selection according to guidelines affect treatment outcomes in coinfected patients. METHODS: We included all patients who initiated DAA treatment between November 2013 and July 2017 in the Canadian Co-Infection Cohort. Sustained virologic response (SVR) was defined as an undetectable HCV RNA measured between 10 and 18 weeks post-treatment. We defined treatment failure as virologic failure, relapse, or death without achieving SVR. Bayesian logistic regression was used to estimate the posterior odds ratios (ORs) associated with patient demographic, clinical, and treatment-related risk factors for treatment failure. RESULTS: Two hundred ninety-five patients initiated DAAs; 31% were treatment-experienced, 29% cirrhotic, and 80% HCV genotype 1. Overall, 92% achieved SVR (263 of 286, 9 unknown), with the highest rates in females (97%) and lowest in cirrhotics (88%) and high-frequency injection drug users (89%). Many patients (38%) were prescribed regimens that were outside current clinical guidelines. This did not appreciably increase the risk of treatment failure-particularly in patients with genotype 1 (prior odds ratio [OR], 1.5; 95% credible interval [CrI], 0.38-6.0; posterior OR, 1.0; 95% CrI, 0.40-2.5). CONCLUSIONS: DAAs were more effective than anticipated in a diverse, real-world coinfected cohort, despite the use of off-label, less efficacious regimens. High-frequency injection drug use and cirrhosis were associated with an increased risk of 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».