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Enregistrement W4389774237 · doi:10.1093/jcag/gwad051

Success of <i>Helicobacter pylori</i> Guideline-based Treatment of Newly Diagnosed and Previously Treated Patients During 2007–2021 in Edmonton, Alberta

2023· article· en· W4389774237 sur OpenAlexaffabout
Thomas Krahn, Jonas Buttenschoen, Pernilla DʼSouza, Safwat Girgis, Aducio Thiesen, Robert Rennie, LeeAnn Turnbull, Sander Veldhuyzen van Zanten

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensTrillium Health CentreAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineHelicobacter pyloriMedicineInternal medicineGastroenterologyFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Updated 2016 Helicobacter pylori consensus guidelines recommend treatment for 14 days with concomitant therapy (proton-pump inhibitor (PPI)-amoxicillin-metronidazole-clarithromycin (PAMC) or bismuth-based quadruple therapy (PPI-bismuth-metronidazole-tetracycline, PBMT)) as first line, PBMT or PPI-amoxicillin-levofloxacin (PAL) as second or third line, and PPI-amoxicillin-rifabutin (PAR) as fourth line for 10 days. Objectives This was a retrospective cohort study to describe and compare the efficacy of anti-Helicobacter treatment regimens over the periods 2007–2015 and 2016–2021 as well as antibiotic resistance. Methods A modified intention-to-treat (mITT) analysis was used to analyze the success rate of therapies. mITT includes all patients who were prescribed H. pylori treatment and had at least one follow-up test-of-cure. This included patients who could not complete treatment or were non-adherent with treatment. Risk factors for treatment failures were analyzed by univariate and multivariate logistic regression. Resistance testing was done in a small subset of patients. Results H. pylori-positive patients who received treatment in Edmonton, Alberta were included in a mITT analysis: 334/387(86%) from 2007 to 2015 and 193/199 (97%) from 2016 to 2021. During 2016–2021, 78% (150/193) of patients underwent cumulative guideline-based treatment with a successful cure in 80% (120/150) of patients. In those who were newly diagnosed, the cure rate was 88% (52/59) versus those with previous treatment failure 75% (68/91) (P < 0.05, risk difference [RD] 14%, 95% confidence interval [CI] 1.7–26.3%). The most effective first-line regimens were PAMC for 14 days (87% [45/52]) in 2016–2021 and sequential therapy in 2007–2015 (83% [66/80]) (P = 0.535, RD 4%, 95% CI −8.5–16.5%). When other treatments failed, success with PAR was 50% (2/4) from 2007 to 2015 and 57% (21/37) from 2016 to 2021. Recent (2016–2021) resistance rates to clarithromycin and metronidazole are high at 78% (50/64) and 56% (29/52), respectively. From 2007 to 2015, clarithromycin and metronidazole resistance rates were 80% (36/45) and 83% (38/46), respectively. Levofloxacin resistance increased significantly from 2007–2015 to 2016–2021 (28% [13/46] to 61% [35/57], P < 0.05, RD 33%, 95% CI 11.6–54.4%). Conclusions Algorithmic treatment with PAMC first line followed by PBMT, PAL, and PAR cures H. pylori in 88% of newly diagnosed patients. PAR therapy shows suboptimal cure rates (50–57% success) but can be considered as third instead of fourth line given increasing levofloxacin resistance rates. Antibiotic resistance in H. pylori is common to clarithromycin, metronidazole, and levofloxacin and frequently accounts for treatment failures.

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)0,002
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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