Incidence and prediction of HBsAg seroclearance in a prospective multi‐ethnic HBeAg‐negative chronic hepatitis B cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Achieving HBsAg loss is an important landmark in the natural history of chronic hepatitis B (CHB). A more personalized approach to prediction of HBsAg loss is relevant in counseling patients. This study sought to develop and validate a prediction model for HBsAg loss based on quantitative HBsAg levels (qHBsAg) and other baseline characteristics. METHODS: The Hepatitis B Research Network (HBRN) is a prospective cohort including 1240 untreated HBeAg-negative patients (1150 adults, 90 children) with median follow-up of 5.5 years. Incidence rates of HBsAg loss and hepatitis B surface antibody (anti-HBs) acquisition were determined, and a predictor score of HBsAg loss using readily available variables was developed and externally validated. RESULTS: Crude incidence rates of HBsAg loss and anti-HBs acquisition were 1.6 and 1.1 per 100 person-years (PY); 67 achieved sustained HBsAg loss for an incidence rate of 1.2 per 100 PY. Increased HBsAg loss was significantly associated with older age, non-Asian race, HBV phenotype (inactive CHB vs. others), HBV genotype A, lower HBV-DNA levels, and lower and greater change in qHBsAg. The HBRN-SQuARe (sex,∆quantHBsAg, age, race) score predicted HBsAg loss over time with area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) (95% CIs) at 1 and 3 years of 0.99 (95% CI: 0.987-1.00) and 0.95 (95% CI 0.91-1.00), respectively. In validation in another cohort of 1253 HBeAg-negative patients with median follow-up of 3.1 years, HBRN SQuARe predicted HBsAg loss at 1 and 3 years with AUROC values of 0.99 (0.98-1.00) and 0.88 (0.77-0.99), respectively. CONCLUSION: HBsAg loss in predominantly untreated patients with HBeAg-negative CHB can be accurately predicted over a 3-year horizon using a simple validated score (HBRN SQuARe). This prognostication tool can be used to support patient care and counseling.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».