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Enregistrement W2921686214 · doi:10.3851/imp3304

Peginterferon Alfa-2a (40 kD) Stopping Rules in Chronic Hepatitis B: A Systematic Review and Meta-Analysis of Individual Participant Data

2018· review· en· W2921686214 sur OpenAlexaff
Vedran Pavlovic, Lei Yang, Henry Lik‐Yuen Chan, Jinlin Hou, Harry L.A. Janssen, Jia‐Horng Kao, Pietro Lampertico, Cheng‐Yuan Peng, Teerha Piratvisuth, Alexander Thompson, Heiner Wedemeyer, Lai Wei, Cynthia Wat

Notice bibliographique

RevueAntiviral Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAmerican Association for the Study of Liver Diseases
Mots-clésMedicineMeta-analysisChronic hepatitisInternal medicineRibavirinGastroenterologyVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,428
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,020 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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