Therapeutic efficacy of hepatitis B virus vaccine in treatment of chronic HBV infections: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for improved treatment of patients with chronic hepatitis B (CHB). We reviewed the literature to explore the efficacy of HB vaccines alone or in combination therapy (CT) with antiviral drugs in CHB patients and to meta-analyze data from randomized controlled trials. We conducted a systematic search in ten databases. All studies investigating the efficacy of HBV vaccine in HBV infected patients were included with no restrictions. Among 1359 studies initially identified, 23 studies (n = 1956 patients) were included for the final analysis. CT showed a significant reduction of HBV DNA compared with analogue monotherapy (AM) at the 12-month follow-up period (odds ratio (OR) = 2.835, 95% confidence interval (CI) [1.275, 6.306], p = .011). Additionally, CT also remarkably induce HbsAg loss in comparison with AM (OR = 11.736, 95% CI [1.841, 74.794], p = .009). Our pooled data revealed no difference between treatment and control regarding alanine aminotransferase normalization, HBeAg seroconversion, and HBeAg disappearance. In addition, CT using vaccine and NAs resulted in a statistically significant higher incidence of adverse effects than AM. The therapeutic effects of combination therapy for patients with CHB were encouraging, but future studies need to investigate all possible treatment combinations and assess their cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».