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Enregistrement W4385487272 · doi:10.1136/bmj-2022-074001

Mortality rates among patients successfully treated for hepatitis C in the era of interferon-free antivirals: population based cohort study

2023· article· en· W4385487272 sur OpenAlexaff
Victoria Hamill, Stanley Wong, Jennifer Benselin, Mel Krajden, Peter Hayes, David Mutimer, Amanda Yu, John Dillon, William Gelson, Héctor Alexander Velásquez García, Alan C. Yeung, Philip J. Johnson, Stephen T. Barclay, Maria Alvarez, Hidenori Toyoda, Kosh Agarwal, Andrew Fraser, Sofia Bartlett, Mark Aldersley, Andy Bathgate, Mawuena Binka, Paul G. Richardson, Joanne R Morling, Stephen Ryder, Douglas MacDonald, Sharon Hutchinson, Eleanor Barnes, Indra Neil Guha, William L. Irving, Naveed Z. Janjua, Hamish Innes

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCancer Research UK
Mots-clésMedicineMortality ratePopulationCirrhosisHepatitis CCohortLiver diseasePoisson regressionInternal medicineCohort studyCause of deathStandardized mortality ratioDemographyDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To quantify mortality rates for patients successfully treated for hepatitis C in the era of interferon-free, direct acting antivirals and compare these rates with those of the general population. DESIGN: Population based cohort study. SETTING: British Columbia, Scotland, and England (England cohort consists of patients with cirrhosis only). PARTICIPANTS: 21 790 people who were successfully treated for hepatitis C in the era of interferon-free antivirals (2014-19). Participants were divided into three liver disease severity groups: people without cirrhosis (pre-cirrhosis), those with compensated cirrhosis, and those with end stage liver disease. Follow-up started 12 weeks after antiviral treatment completion and ended on date of death or 31 December 2019. MAIN OUTCOME MEASURES: Crude and age-sex standardised mortality rates, and standardised mortality ratio comparing the number of deaths with that of the general population, adjusting for age, sex, and year. Poisson regression was used to identify factors associated with all cause mortality rates. RESULTS: 1572 (7%) participants died during follow-up. The leading causes of death were drug related mortality (n=383, 24%), liver failure (n=286, 18%), and liver cancer (n=250, 16%). Crude all cause mortality rates (deaths per 1000 person years) were 31.4 (95% confidence interval 29.3 to 33.7), 22.7 (20.7 to 25.0), and 39.6 (35.4 to 44.3) for cohorts from British Columbia, Scotland, and England, respectively. All cause mortality was considerably higher than the rate for the general population across all disease severity groups and settings; for example, all cause mortality was three times higher among people without cirrhosis in British Columbia (standardised mortality ratio 2.96, 95% confidence interval 2.71 to 3.23; P<0.001) and more than 10 times higher for patients with end stage liver disease in British Columbia (13.61, 11.94 to 15.49; P<0.001). In regression analyses, older age, recent substance misuse, alcohol misuse, and comorbidities were associated with higher mortality rates. CONCLUSION: Mortality rates among people successfully treated for hepatitis C in the era of interferon-free, direct acting antivirals are high compared with the general population. Drug and liver related causes of death were the main drivers of excess mortality. These findings highlight the need for continued support and follow-up after successful treatment for hepatitis C to maximise the impact of direct acting antivirals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,397
Écart entre enseignants0,340 · 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'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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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