Liver Fibrosis Regression in People Living With HIV After Successful Treatment for Hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Successful treatment of hepatitis C virus (HCV) can lead to liver fibrosis regression. It is not known who will experience fibrosis regression or how quickly it will occur. METHODS: We modeled transient elastography (TE) measurements from 1470 HIV-HCV coinfected participants followed in cohorts contributing data to InCHEHC, an international collaboration. Participants were eligible if they had at least 1 TE measurement in the year before starting a successful direct-acting antiviral treatment for HCV. This measurement was used to classify participants into 1 of 3 fibrosis subgroups. We analyzed measurement sequences in each subgroup using a covariate-adjusted generalized additive mixed model, with an adaptive spline representing changes in the mean measurement before, during, and after treatment. RESULTS: Each fibrosis subgroup had a distinctly different response. Most participants with cirrhosis (F4, TE ≥14.6 KPa) before HCV treatment did not show meaningful fibrosis regression-approximately 70% were predicted to remain >12 KPa 3 years after treatment ended. Participants with significant fibrosis (F2-F3, TE ≥7.2 and <14.6 KPa) showed appreciable regression in the first 2 years after treatment, falling on average to levels <7.2 KPa. Those without fibrosis before treatment (F0-F1) did not progress. CONCLUSIONS: Most coinfected people with cirrhosis before HCV cure will remain cirrhotic. For those with significant fibrosis, regression can be expected within 2 years to levels not normally associated with an increased risk of end-stage liver disease. A TE measurement 2 years after cure should give a reliable estimate of residual fibrosis.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».