Hepatitis B Core-Related Antigen Levels Predict Pegylated Interferon-α Therapy Response in HBeAg-Positive Chronic Hepatitis B
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum hepatitis B core-related antigen (HBcrAg) levels reflect intrahepatic HBV replication activity. We aimed to study whether HBcrAg levels predict response to pegylated interferon (PEG-IFN) treatment in hepatitis B e antigen (HBeAg)-positive chronic hepatitis B (CHB) patients. METHODS: We studied HBcrAg levels in 222 HBeAg-positive patients treated with PEG-IFN with or without lamivudine for 52 weeks in a global randomized trial and compared kinetics across treatment arms and types of response. Optimal HBcrAg cutoffs for stopping therapy were compared to and combined with the currently recommended hepatitis B surface antigen (HBsAg)-based stopping-rules. RESULTS: Baseline HBcrAg levels could not discriminate between responders and non-responders (P=0.91). HBcrAg levels of patients responding to PEG-IFN therapy showed a more pronounced on-treatment decline (mean declines 3.4 versus 1.0 log U/ml; P<0.0001), which was sustained until the end of follow-up (mean declines week 78, 3.8 versus 1.0 log U/ml; P<0.0001). In the PEG-IFN monotherapy group, HBcrAg levels of >8.35 log U/ml at week 24 identified 19 patients (19%) of whom 1 (negative predicitve value [NPV]=95%) achieved a response. The performance of this HBcrAg-based stopping rule alone was not superior to the one based on HBsAg >20,000 IU/ml. Among patients with an HBsAg <20,000 (n=56), 9 (16%) had an HBcrAg >8.35, of whom 8 achieved no response (NPV 89%). CONCLUSIONS: HBeAg-positive CHB patients with a response to PEG-IFN therapy achieve a more pronounced HBcrAg decline. HBcrAg levels at week 24 of therapy could be used to identify non-responders in combination with the established HBsAg-based stopping-rules.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».