Hepatitis B Virus RNA as Early Predictor for Response to Pegylated Interferon Alpha in HBeAg-Negative Chronic Hepatitis B
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis B virus RNA (HBV-RNA) is a novel serum biomarker that correlates with transcription of intrahepatic covalently closed circular (cccDNA), which is an important target for pegylated interferon (PEG-IFN) and novel therapies for functional cure. We studied HBV-RNA kinetics following PEG-IFN treatment and its potential role as a predictor to response in HBeAg-negative chronic hepatitis B (CHB) patients. METHODS: HBV-RNA levels were measured in 133 HBeAg-negative CHB patients treated in an international randomized controlled trial (PARC study). Patients received PEG-IFN α-2a for 48 weeks. HBV-RNA was measured from baseline through week 144. Response was defined as HBV-DNA <2000 IU/mL and ALT normalization at week 72. Kinetics of HBV-RNA were compared with HBV-DNA, HBsAg, and HBcrAg. RESULTS: Mean HBV-RNA at baseline was 4.4 (standard deviation [SD] 1.2) log10 c/mL. At week 12, HBV-RNA declined by -1.6 (1.1) log10 c/mL. HBV-RNA showed a greater decline in responders compared to nonresponders early at week 12 (-2.0 [1.2] vs -1.5 [1.1] log10 c/mL, P = .04). HBV-RNA level above 1700 c/mL (3.2 log10 c/mL) had a negative predictive value of 91% at week 12 and 93% at week 24 (P = .01) for response. Overall, HBV-RNA showed a stronger correlation with HBV-DNA and HBcrAg (.82 and .80, P < .001) and a weak correlation with HBsAg (.25). At week 12, HBV-RNA was significantly lower among patients with lower HBsAg (<100 IU/mL) or HBsAg loss at week 144. CONCLUSIONS: During PEG-IFN treatment for HBeAg-negative CHB, HBV-RNA showed a fast and significant decline that correlates with treatment response and HBsAg loss at long-term follow-up. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT00114361.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».