IDDF2024-ABS-0194 Real-world data with pangenotypic direct-acting antivirals: preliminary results of the SVR10K study
Notice bibliographique
Résumé
Background A previous real-world data analysis demonstrated the high effectiveness of sofosbuvir/velpatasvir (SOF/VEL) in > 6,000 HCV patients from 12 clinical cohorts across Australia, Canada, Europe & USA. Expanding this research initiative to include even more patients from additional geographical areas will allow us to show SOF/VEL effectiveness across multiple diverse populations & the evaluation of HCV patient characteristics across Western countries, Asia, Middle Eastern, and Latin-American regions. Methods This real-world analysis includes patients ≥ 18 years treated with SOF/VEL without RBV for 12 weeks, as decided by the treating HCP, from 7 sites across Hong Kong, Mexico, Sweden, Spain, Taiwan, and the United Arab Emirates. Age, sex, treatment-experienced (TE), cirrhosis stage (no decompensated included), genotype, coinfections, time to treatment initiation (TTI) from HCV diagnosis, and SVR (4/12/24) were analyzed. Results Overall, 4,679 patients were included, 51% of them from Asian countries. Median age was 56.9 [IQR 46-66], where males were 59%, and age > 50 years in 68%. Genotype 3 was present in 25%, F4 21%, TE 5%, while HIV, HBV and HDV coinfection was reported in 4.7%, 4.3%, and 0.1%, respectively. The TTI was available in 74%, with 17% having ≤30 days. In terms of effectiveness, SVR was achieved in 98.4% of the treated population and 99% of Asian countries. Conclusions Results on treatment effectiveness in these new geographies did not differ from real-world studies of patients in Western countries, reinforcing that HCV treatment guidelines are globally applicable and supporting the efficacy of pDAA therapy.
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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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».