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Enregistrement W2966695576 · doi:10.1002/hep4.1412

Treatment Status of Hepatocellular Carcinoma Does Not Influence Rates of Sustained Virologic Response: An HCV‐TARGET Analysis

2019· article· en· W2966695576 sur OpenAlexaff
Kavita Radhakrishnan, Adrian M. Di Bisceglie, K. Rajender Reddy, Joseph K. Lim, Josh Levitsky, Mohamed A. Hassan, Jama M. Darling, Jordan J. Feld, Lucy Akushevich, Monika Vainorius, David R. Nelson, Michael Fried, Robert S. Brown, Norah A. Terrault

Notice bibliographique

RevueHepatology Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthShionogiNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of FloridaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesGilead SciencesBristol-Myers Squibb
Mots-clésHepatocellular carcinomaMedicineInternal medicineGastroenterologyHepatitis C virusOdds ratioCirrhosisConfidence intervalHepatitis CLiver transplantationPopulationOncologyTransplantationImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have suggested a negative impact of hepatocellular carcinoma (HCC) on sustained virologic response (SVR) to hepatitis C virus (HCV) direct acting antivirals (DAAs). We compared the effectiveness of DAAs in patients with cirrhosis, with and without HCC, and in those with HCC partially treated or untreated (PT/UT‐HCC) versus completely treated (CT‐HCC). HCC status was based on imaging 6 months before or 2 months after start of DAA therapy. Absence and presence of enhancing lesions after HCC treatment defined CT‐HCC and PT/UT‐HCC, respectively. Using minimally adjusted logistic regression, the association between the presence of HCC and SVR rates was estimated. Among the 1,457 patients with cirrhosis from HCV‐TARGET with complete virologic data (per‐protocol population) who did not undergo liver transplantation during treatment and followup, 1,300 were without HCC, 91 with CT‐HCC, and 66 with PT/UT‐HCC. Most patients were genotype 1 (81%) and treatment‐experienced (56%), 41% had history of prior decompensation, and the median pretreatment Model for End‐Stage Liver Disease was 9 (range 6‐39). The SVR rates were 91% for patients without HCC, 84% for CT‐HCC, and 80% for PT/UT‐HCC. The presence of HCC (versus not having HCC) was associated with significantly lower odds of achieving SVR (odds ratio [OR] = 0.51, 95% confidence interval [CI]: 0.33‐0.81; P = 0.003). However, among those with HCC, HCC treatment status (PT/UT‐HCC versus CT‐HCC) did not show association with SVR (OR = 0.79, 95% CI: 0.35‐1.79, P = 0.569). Conclusions: The presence of HCC reduces the likelihood of SVR by 50%, but with no evident difference in those with completely treated HCC versus partially treated/untreated HCC.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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