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Enregistrement W2969737160 · doi:10.1186/s13643-019-1126-1

Antiviral treatment for treatment-naïve chronic hepatitis B: systematic review and network meta-analysis of randomized controlled trials

2019· review· en· W2969737160 sur OpenAlex
William Wong, Petros Pechivanoglou, Josephine Wong, Joanna Bielecki, Alex Haines, Ayşegül Erman, Yasmin Saeed, Arcturus Phoon, Mina Tadrous, Mona Younis, Noha Rayad, Valeria E. Rac, Harry L.A. Janssen, Murray Krahn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchDiabetes CanadaMicropharma (Canada)Ontario Drug Policy Research NetworkHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHBeAgInternal medicineAdefovirPopulationRandomized controlled trialHBsAgMeta-analysisHepatitis B virusImmunologyLamivudineVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic hepatitis B (CHB) infection poses a significant burden to public health worldwide. Most cases are clinically silent until late in the disease course. The main goal of current therapy is to improve survival and quality of life by preventing disease progression to cirrhosis and liver failure, and consequently hepatocellular carcinoma development. The objective of this review is to provide a contemporary and comprehensive evaluation of the effectiveness of treatment options. METHODS: We performed a systematic review of peer-reviewed literature for randomized controlled trials involving treatment-naïve CHB adult population who received antiviral therapy. The endpoints were virologic response (VR), normalization of alanine aminotransferase (ALT norm), HBeAg loss, HBeAg seroconversion, and HBsAg loss for the HBeAg-positive population; and VR and ALT norm for the HBeAg-negative population. Network meta-analysis (NMA) was performed to synthesize evidence on the efficacy of treatment. RESULTS: Forty-two publications were selected. Twenty-three evaluated HBeAg-positive population, 13 evaluated HBeAg-negative population, and six evaluated both. We applied NMA to the efficacy outcomes of the two populations separately. Treatment strategies were ranked by the probability of achieving outcomes, and pairwise comparisons calculated from NMA were reported in odds ratios (OR). For HBeAg-positive population, tenofovir disoproxil fumarate (TDF) and tenofovir alafenamide (TAF) were the best for VR; OR vs adefovir = 14.29, 95% CI 7.69-25 and 12.5, 95% CI 4.35-33.33 respectively. TAF was the best for achieving ALT norm (OR vs placebo = 12.5, 95% CI 4.55-33.33), HBeAg loss, and seroconversion (OR vs entecavir/TDF combination = 3.03, 95% CI 1.04-8.84 and 3.33, 95% CI 1.16-10 respectively). In the HBeAg-negative population, TDF and TAF were the best for VR (OR vs adefovir = 9.79, 95% CI 2.38-42.7 and 11.71, 95% CI 1.03-150.48 respectively). Telbivudine and TAF were the best for ALT norm. Certain nucleos(t)ide combinations also had high probability of achieving positive outcomes. CONCLUSIONS: Our results are consonant with current clinical guidelines and other evidence reviews. For both HBeAg-positive and HBeAg-negative populations, TDF and TAF are the most effective agents for virologic suppression, and TAF is effective across all outcomes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,4250,092
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,154 · 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