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Enregistrement W3006308605 · doi:10.1093/ofid/ofaa055

Real-world Effectiveness of Sofosbuvir/Velpatasvir for Treatment of Chronic Hepatitis C in British Columbia, Canada: A Population-Based Cohort Study

2020· article· en· W3006308605 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyUniversity of WaterlooBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesAllerganCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, British ColumbiaMerck CanadaBritish Columbia Centre for Disease ControlProvincial Health Services AuthorityCelgeneGilead Sciences
Mots-clésMedicineSofosbuvirRegimenCohortInternal medicinePopulationHepatitis C virusHepatitis CRibavirinImmunologyVirusEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical trials show high efficacy of sofosbuvir/velpatasvir (SOF/VEL), but there are limited data from "real-world" settings. We aimed to evaluate SOF/VEL effectiveness for all hepatitis C virus (HCV) genotypes (GTs) in British Columbia (BC), Canada. METHODS: We used the BC Hepatitis Testers Cohort, which includes all HCV cases in the province (1990-2015) linked to administrative databases, including prescriptions to end of 2018. We measured sustained virologic response (SVR; negative RNA ≥10 weeks after treatment end) and identified characteristics associated with non-SVR. Conservatively, we excluded individuals with no assessment for SVR if their last RNA test after treatment initiation was negative (but included if positive). RESULTS: Of 2821 eligible participants, most were infected with GT1 (1076, 38.1%) or GT3 (1072, 38.0%), and a minority (278, 9.9%) were treated with RBV. SVR was 94.6% (2670/2821) overall and 94.5% (1017/1076) for GT1, 96.4% (512/531) for GT2, and 93.7% (1004/1072) for GT3. When disaggregated by GT, treatment regimen, and cirrhosis/treatment experience, SVR was lowest (30/40, 75.0%) among treatment-experienced GT3 individuals treated with RBV. Characteristics associated with non-SVR in multivariable analysis included younger age, RBV addition, and being a person with HIV (PWH) or who injects/injected drugs (PWID). When treatment regimen (±RBV) was removed from multivariable model, treatment experience was associated with non-SVR for GT3. Of 151 non-SVR individuals, 56.3% were nonvirological failures (treatment incomplete/no assessment for SVR) and 43.7% were virological failures (nonresponse/relapse). A disproportionately high percentage of non-SVR among PWID was due to nonvirological failure. CONCLUSIONS: SOF/VEL was highly effective in this "real-world" population-based cohort. Additional support is required for PWID/PWH to reach SVR.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · 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