Peginterferon Alfa-2a (40 kD) Stopping Rules in Chronic Hepatitis B: A Systematic Review and Meta-Analysis of Individual Participant Data
Notice bibliographique
Résumé
Background Peginterferon alfa-2a (PEG-IFN) treatment stopping rules in chronic hepatitis B (CHB) are clinically desirable. Previous studies exploring this topic contained important limitations resulting in inconsistent recommendations within the current treatment guidelines. We undertook a systematic review and individual patient data meta-analysis to identify the most appropriate PEG-IFN treatment stopping rules. Methods Roche's internal database, PubMed and conference abstracts were searched for studies that enrolled >50 treatment-naive patients with CHB who received PEG-IFN treatment for 48 weeks. Stopping rules were identified using receiver-operating characteristic curve analyses and pre-specified biomarker cutoff target performance characteristics (sensitivity >95%, specificity >10%, negative predictive value >90%). Robustness of proposed stopping rules was assessed using internal/external validation analyses. Results Eight study datasets were included in the meta-analysis ( n=1,423; 765 hepatitis B e antigen [HBeAg]-positive, 658 HBeAg-negative patients). In general, performance of hepatitis B surface antigen (HBsAg) and HBV DNA cutoffs at weeks 12 and 24 was similar, and common biomarker cutoffs that met target performance criteria were identified across multiple patient subgroups. For HBeAg-positive genotype B/C and HBeAg-negative genotype D patients the proposed stopping rule is HBsAg >20,000 IU/ml at week 12. Alternatively, HBV DNA level cutoffs of >8 log 10 and >6.5 log 10 IU/ml, respectively, can be used instead. The proposed stopping rules accurately identify up to 26% of non-responders. Conclusions The meta-analysis demonstrates that early PEG-IFN discontinuation should be considered in HBeAg-positive genotype B/C and HBeAg-negative genotype D patients at week 12 of treatment based on HBsAg or HBV DNA levels.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».