Metabolic and renal changes in patients with chronic hepatitis C infection after hepatitis C virus clearance by direct‐acting antivirals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aim The impact of hepatitis C virus (HCV) clearance by direct‐acting antiviral agents (DAAs) on HCV‐related extrahepatic manifestations is not well known. We evaluated the effect of viral clearance on metabolic and renal parameters. Methods In this prospective study, HCV patients who achieved a sustained virologic response (SVR) by DAAs were evaluated before, at the end, and 24 weeks after treatment for glycemic (serum glucose and insulin, HOMA‐IR, HOMA‐β, and HOMA‐S) and lipid (serum cholesterol, triglycerides, low‐density lipoprotein [LDL], high‐density lipoprotein) metabolism and renal function (serum creatinine, estimated glomerular filtration rate [eGFR]). Results A total of 343 consecutive HCV patients were evaluated. At 24 weeks of post‐follow‐up, an increase in body mass index (BMI) was observed ( P < 0.05). Regardless of hepatic fibrosis levels and BMI, a reduction in serum glucose ( P = 0.001), HOMA‐IR ( P < 0.001) and HOMA‐β ( P < 0.001) and an increase in HOMA‐S ( P < 0.001) values were observed at 24 weeks after HCV clearance as compared to pretreatment values; 32.4% of patients with impaired fasting glucose normalized serum glucose values and 44.6% of diabetics showed an improvement in glycemic control. In contrast, serum cholesterol ( P < 0.001) and LDL cholesterol ( P < 0.001) values were increased. Renal function was improved with about 10% reduction of serum creatinine values ( P < 0.02) and an increase of eGFR ( P < 0.001). A baseline eGFR of ≤60 mL/min/1.73 m 2 was a negative predictor of renal function improvement. HCV clearance was an independent factor improving glucose metabolism and renal function. Conclusions Our study shows an occurrence of changes in metabolic and renal parameters in HCV patients with SVR, anticipating possible future clinical scenarios that the clinician must know for proper management.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».