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Enregistrement W2978744917 · doi:10.1111/liv.14266

Adherence to pan‐genotypic glecaprevir/pibrentasvir and efficacy in HCV‐infected patients: A pooled analysis of clinical trials

2019· article· en· W2978744917 sur OpenAlexaff
Ashley Brown, Tania M. Welzel, Brian Conway, Francesco Negro, Norbert Bräu, Jason Grebely, Massimo Puoti, Alessio Aghemo, H. O. Kleine, David Pugatch, Federico Mensa, Yaozhu J. Chen, Lei Yang, Eric Lawitz, Tarik Asselah

Notice bibliographique

RevueLiver International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensVancouver Infectious Diseases Centre
Organismes subventionnairesAbbVie
Mots-clésMedicineInternal medicinePopulationHepatitis C virusCombination therapyLogistic regressionHepatitis CGastroenterologyVirusImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Adequate adherence to hepatitis C virus (HCV) treatment is believed to be a key component of treatment success because non-adherence can potentially result in treatment failure and the emergence of resistant viral variants. This analysis assessed factors associated with non-adherence to glecaprevir/pibrentasvir (G/P) therapy and the impact of non-adherence on sustained virological response at post-treatment week 12 (SVR12) rates in HCV genotype (GT) 1-6-infected patients. METHODS: Adherence was calculated by pill counts at study visits during treatment, and defined as having a lowest treatment adherence of ≥80% and ≤120% at each study visit. Exploratory logistic regression modelling assessed predictors of non-adherence to G/P therapy. SVR12 rates by treatment adherence were assessed in the intent-to-treat (ITT) population and modified ITT (mITT) population, which excludes non-virological failures. RESULTS: Overall, 97% (2024/2091) of patients were adherent to G/P therapy at all consecutive study visits. Alcohol use was the only baseline characteristic independently associated with non-adherence to G/P therapy (OR: 2.38; 95% CI: 1.13-5.01; P = .022). In the mITT population, overall SVR12 rates were high both in patients who were adherent to G/P therapy and those who were not (99% [1983/2008] and 95% [58/61] respectively; P = .047). Corresponding SVR12 rates in the ITT population were 98% (1983/2024) and 87% (58/67) respectively. CONCLUSIONS: Most patients adhered to G/P therapy. SVR12 rates were high both in patients who were adherent to G/P treatment and those who were not. Patient education on treatment adherence should remain an important part of HCV treatment. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT02604017, NCT02640482, NCT02640157, NCT02636595, NCT02642432, NCT02651194, NCT02243293, NCT02446717.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,030
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,342 · 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
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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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