Loss to follow‐up: A significant barrier in the treatment cascade with direct‐acting therapies
Notice bibliographique
Résumé
Effectiveness of direct-acting antiviral (DAA) therapies could be influenced by patient characteristics such as comorbid conditions, which could lead to premature treatment discontinuation and/or irregular medical follow-ups. Here, we evaluate loss to follow-up and treatment effectiveness of sofosbuvir/ledipasvir ± ribavirin (SOF/LDV ± RBV), ombitasvir/paritaprevir/ritonavir + dasabuvir ± ribavirin (OBV/PTV/r + DSV ± RBV) for hepatitis C virus (HCV) genotype 1 (GT1) and sofosbuvir + ribavirin (SOF + RBV) for genotype 3 (GT3) in British Columbia Canada: The British Columbia Hepatitis Testers Cohort includes data on individuals tested for HCV since 1992, integrated with medical visit, hospitalization and prescription drug data. HCV-positive individuals who initiated DAA regimens, irrespective of treatment completion, for GT1 and GT3 until 31 December, 2017 were included. Factors associated with sustained virological response (SVR) and loss to follow-up were assessed by using multivariable logistic regression models. In total 4477 individuals initiated DAAs. The most common prescribed DAA was SOF/LDV ± RBV with SVR of 95%. The highest SVR of 99.5% was observed among OBV/PTV/r + DSV-treated patients. Overall, 453 (10.1%) individuals were lost to follow-up. Higher loss to follow-up was observed among GT1 patients treated with OBV (17.8%) and GT3 patients (15.7%). The loss to follow-up rate was significantly higher among individuals aged <60 years, those with a history of injection drug use (IDU), on opioid substitution therapy and with cirrhosis. Our findings indicate that loss to follow-up exceeds viral failure in HCV DAA therapy and its rate varies significantly by genotype and treatment regimen. Depending on the aetiology of lost to follow-up, personalized case management for those with medical complications and supporting services among IDU are needed to achieve the full benefits of effective treatments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».