MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3030679806 · doi:10.3760/cma.j.issn.1000-6680.2018.08.004

Comparison of simeprevir versus telaprevir plus pegylated interferon alfa and ribavirin in patients with hepatitis C virus genotype 1 infection——a meta-analysis

2018· article· en· W3030679806 sur OpenAlexaboutno aff
Yanfang Zhang, Yongguo Li

Notice bibliographique

RevueZhonghua chuanranbing zazhi · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelaprevirSimeprevirRibavirinInternal medicineDiscontinuationPegylated interferonMedicineRegimenAdverse effectHepatitis C virusVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To compare the efficacy and safety of simeprevir-based (SMV) or telaprevir-based (TVR) triple therapy [SMV + Pegylated interferon alfa (PegIFNα) and ribavirin (RBV) versus TVR + PegIFNα and RBV] in patients with hepatitis C virus (HCV) genotype 1 infection. Methods A systematic literature searching was conducted in multiple online databases to identify relevant studies. The sustained virologic response rate at 12 (SVR12) and 24 weeks (SVR24) after end of the treatment were used as the efficacy endpoints. The rate of treatment related adverse events (AEs), discontinuation due to AEs and overall treatment discontinuation were used as safety endpoints. Patients were divided into multiple subgroups according to the previous treatment history to further compare the efficacy of the two treatment regimen. Statistical analyses were performed using the RevMan 5.3 software. The Jajad score scale and the Newcastle-Ottawa scale were employed to evaluate the quality of included studies. Results A total of 5 clinical studies including 1666 HCV genotype 1 patients were included in this study. The pooled results showed that SVR12 rates in SMV group and TVR group were 67.6% and 68.3%, respectively. There was no significant difference in overall SVR12 rate between SMV and TVR groups (OR=0.95, 95% CI: 0.76-1.18, P=0.65). There was no significant heterogeneity among studies (P=0.84, I2=0%). For SVR24 rate, the average SVR24 rate in SMV group was 78%, which was lower than that in TVR group of 84%. However, there was no significant difference in overall SVR24 rate between SMV and TVR groups (OR=0.71, 95% CI: 0.42-1.20, P=0.20). Meanwhile, there was no significant heterogeneity among studies (P=0.69, I2=0%). The subgroup analysis also showed that there was no significant difference in efficacy between SMV and TVR-based triple therapy for treatment-native patients, prior partial response, relapse, and prior null response patients (all P>0.05). However, the pooled analysis indicated that both SMV-based and TVR-based triple therapies were most effective for the treatment-naive patients(SMV: 85.7%, TVR: 85.6%). For the safety endpoints, the incidence rate of anemia was significant lower in SMV group compared to TVR group (OR=0.30, P<0.001). For the rate of overall treatment discontinuation, there was no statistically significant difference between SMV and TVR group (OR=0.48, P=0.12). Conclusions This meta-analysis suggests that the efficacy of SMV-based triple therapy is non-inferior to TVR-based triple therapy. However, the SMV-based triple therapy is more tolerable and has a lower incident rate of anemia and discontinuation due to AEs compared to TVR-based triple therapy. Key words: Hepatitis C, chronic; Meta-analysis; Genotype 1; Simeprevir; Telaprevir; Sustained viral response

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,043
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,282 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZhonghua chuanranbing zazhiMême sujetHepatitis C virus researchTravaux en français237 207