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Enregistrement W3160202558 · doi:10.1007/s12325-021-01753-3

Safety of Patients with Hepatitis C Virus Treated with Glecaprevir/Pibrentasvir from Clinical Trials and Real-World Cohorts

2021· article· en· W3160202558 sur OpenAlexaff
Xavier Forns, Jordan J. Feld, Douglas E. Dylla, Stanislas Pol, Kazuaki Chayama, Jinlin Hou, Jeong Heo, Pietro Lampertico, Ashley Brown, Mark Bondin, Fernando Tatsch, Margaret Burroughs, John Marcinak, Zhenzhen Zhang, Amanda Emmett, Stuart C. Gordon, Ira M. Jacobson

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesGilead SciencesAbbVieBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineInternal medicineRheumatologyHepatitis C virusClinical trialHepatitis CVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: More than 70 million people are estimated to be infected with hepatitis C virus (HCV) globally. If left untreated, HCV infection can lead to complications such as extensive liver fibrosis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma (HCC). Evolution of treatments has resulted in highly effective and well-tolerated all-oral direct-acting antivirals. The pangenotypic regimen of glecaprevir/pibrentasvir is approved for treating HCV for patients without cirrhosis or with compensated cirrhosis (CC). Guidelines have evolved to simplify treatment to enable non-specialists to manage and treat HCV-infected patients. Simultaneously, such treatment algorithms provide guidance on the pretreatment identification of small subsets of patients who may require specialist treatment and long-term follow-up for advanced liver disease, including those at risk of developing HCC. This study describes the safety profile of glecaprevir/pibrentasvir in patients identified using previously described noninvasive laboratory measures who may be eligible for treatment by non-liver specialists. METHODS: This post hoc analysis of glecaprevir/pibrentasvir in patients, identified by noninvasive laboratory measures, intended to exclude patients with advanced liver disease and severe renal impairment, who can be managed within non-liver specialist settings. Patients were included from clinical trials and real-world studies of glecaprevir/pibrentasvir for HCV treatment. Baseline demographics, clinical characteristics, and safety assessments, including adverse events and laboratory abnormalities, were summarized. RESULTS: Data across these large-scale studies confirm that glecaprevir/pibrentasvir is well tolerated across different patient populations, with fewer than 0.1% of patients experiencing a serious adverse event related to treatment drugs, and few patients developing HCC during or after treatment. CONCLUSION: The safety profile of glecaprevir/pibrentasvir enhances the confidence of non-liver specialists to treat the majority of HCV-infected patients, and provides an opportunity to expand the treater pool, potentially increasing diagnosis and treatment rates for HCV, contributing to elimination of HCV.

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 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)0,001
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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