Adherence to pan‐genotypic glecaprevir/pibrentasvir and efficacy in HCV‐infected patients: A pooled analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».