End-of-treatment HBsAg, HBcrAg and HBV RNA predict the risk of off-treatment ALT flares in chronic hepatitis B patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE(S): Since ALT flares after therapy withdrawal are associated with adverse outcomes, risk stratification is of major importance. We aimed to study whether off-treatment flares are related with virological outcomes, and if serum levels of novel biomarkers at end-of-treatment (EOT) can predict flares. METHODS: Chronic hepatitis B patients who participated in three global randomised trials of peginterferon-based therapy were studied (99-01, PARC, ARES). HBV RNA, HBsAg and HBcrAg were quantified at EOT. Associations between EOT biomarker levels and flares were assessed as continuous data and after categorisation. Flares were defined as ALT ≥5xULN during six months after therapy cessation. RESULTS: We included 344 patients; 230 HBeAg-positive and 114 HBeAg-negative. Patients were predominantly Caucasian (77.0%) and had genotype A/B/C/D in 23.3/7.3/13.4/52.3%. Flares were observed in 122 patients (35.5%). Flares were associated with lower rates of sustained response (3.5% vs 26.8% among patients with and without a flare; p < 0.001). Higher HBsAg (OR 1.586, 95%CI 1.231-2.043), HBV RNA (OR 1.695, 95%CI 1.371-2.094) and HBcrAg (OR 1.518, 95%CI 1.324-1.740) levels were associated with higher risk of flares (p < 0.001). Combinations of biomarkers further improved risk stratification, especially HBsAg + HBV RNA. Findings were consistent in multivariate analysis adjusted for potential predictors including HBeAg-status and EOT-response (HBV DNA <200 IU/mL). CONCLUSION: Off-treatment ALT flares were not associated with favourable virological outcomes. Higher EOT serum HBsAg, HBcrAg and HBV RNA were associated with a higher risk of flares after therapy withdrawal. These findings can be used to guide decision-making regarding therapy discontinuation and off-treatment follow-up. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT00114361, NCT00146705, NCT00877760.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».