Impact of an Open Access Nationwide Treatment Model on Hepatitis C Virus Antiviral Drug Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Direct acting antivirals (DAAs) have revolutionized hepatitis C virus (HCV) treatment, but drug resistance could undermine proposed global elimination targets. Real‐world studies are needed to inform the impact of widespread DAA treatment on antiviral resistance in the community. The prevalence and range of posttreatment resistance‐associated substitutions (RASs) was determined in Australian patients with open access to DAAs through a wide range of prescribers. NS3, NS5A, and NS5B regions were amplified by polymerase chain reaction and analyzed by population sequencing. Clinically relevant RASs were identified using online databases (ReCALL and Geno2Pheno[hcv]). Of 572 samples, 60% were from genotype 3 and 27% from genotype 1a. Ninety‐two percent of people failed a DAA regimen containing an NS5A inhibitor, including 10% with a pangenotype regimen. NS5A RASs were detected in 72% of people with genotype 1 and 80% with genotype 3. For genotype 1, there was a range of RASs across the NS5A region, while for genotype 3, the Y93H RAS predominated (72%). The prevalence of NS3 RASs was higher in people exposed to an NS3 inhibitor (35% vs. 3.9%; P < 0.0001). NS5B resistance was rare, with a single case of sofosbuvir resistance. Multiclass drug resistance was found in 33% of people exposed to both NS3 and NS5A inhibitors. Conclusion : The high prevalence of NS5A RASs among people failing DAA therapy reinforces the importance of specific retreatment regimens, ideally guided by resistance testing. The impact of multiclass drug resistance on retreatment in people exposed to both NS3 and NS5A inhibitors needs to be assessed in real‐world studies. Surveillance for increasing antiviral resistance during treatment scale‐up is essential to maintain the efficacy of current DAA regimens.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».