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Enregistrement W4400109029 · doi:10.1016/j.lana.2024.100826

Association of hepatitis B virus treatment with all-cause and liver-related mortality among individuals with HBV and cirrhosis: a population-based cohort study

2024· article· en· W4400109029 sur OpenAlexafffundabout
Jean Damascène Makuza, Dahn Jeong, Stanley Wong, Mawuena Binka, Prince Adu, Héctor Alexander Velásquez García, Richard L. Morrow, Georgine Cua, Amanda Yu, Maria Alvarez, Sofia Bartlett, Hin Hin Ko, Eric M. Yoshida, Alnoor Ramji, Mel Krajden, Naveed Z. Janjua

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyMinistry of Health, British ColumbiaCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Centre for Disease ControlPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCirrhosisMedicineHepatitis B virusCohortHepatitis BPopulationInternal medicineCohort studyVirologyVirusEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We evaluated the association of hepatitis B virus (HBV) treatment with all-cause, and liver-related mortality among individuals with HBV and cirrhosis in British Columbia (BC), Canada. Methods: This analysis included people diagnosed with HBV and had cirrhosis in the BC Hepatitis Testers Cohort, including data on all individuals diagnosed with HBV from 1990 to 2015 in BC and integrated with healthcare administrative data. We followed people with cirrhosis from the first cirrhosis diagnosis date until death or December 31, 2020. We compared all-cause and liver related mortality between those who received treatment and those who did not. HBV treatment was considered a time-varying variable. We performed multivariable Cox proportional hazards model and competing risk regression models to assess the association of HBV treatment with all causes, and liver-related mortality respectively using inverse probability of treatment weighted population. Findings: Among 4962 individuals with HBV and cirrhosis, 48.1% received HBV treatment. Treated individuals had a median follow-up of 2.97 years, compared to 2.87 years for untreated individuals. The treated group was older (median age 57 vs 54 years), had higher proportion of treated of males [1802 (75.50%) vs 1766 (68.8%)], from urban area [2318 (97.2%) vs 2355 (91.8%)], and from East and South Asian ethnicity [1506 (63.1%) vs 709 (27.5%)] compared to untreated group. Untreated people experienced higher all-cause mortality (115.47 vs. 35.72 per 1000 person-years) and liver-related mortality (49.86 vs. 11.39 per 1000 person-years). Multivariable models showed that HBV treatment significantly lowered the risk of all-cause mortality (adjusted hazard ratio (aHR) 0.74; 95% CI: 0.65, 0.84) and liver-related mortality (adjusted subdistribution hazard ratio (asHR) 0.72; 95% CI: 0.58, 0.89) compared to untreated individuals. Among untreated individuals with HBV, those with HCV coinfection had a higher risk of both all-cause and liver-related mortality (aHR 1.57; 95% CI: 1.22, 2.04, and asHR 1.60; 95% CI: 1.25, 2.05, respectively). Interpretation: HBV treatment was associated with a significant reduction in all-cause and liver-related mortality among individuals with cirrhosis. The findings highlight the need for treatment among individuals with HBV related cirrhosis especially those with coinfection with hepatitis C virus. Funding: This work was supported by the BC Centre for Disease Control and the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) [Grant # NHC-142832, PJT-156066, and SC1 -178736]. JDM has received doctoral fellowship from the Canadian Network on Hepatitis C (CanHepC). DJ has received Doctoral Research Award (#201910DF1-435705-64343) from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and doctoral fellowship from the CanHepC. CanHepC is funded by a joint initiative of the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) (NHC-142832) and the Public Health Agency of Canada (PHAC).

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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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