Metabolic factors drive early increase in hepatic steatosis despite improvement in non-invasive fibrosis markers after hepatitis C eradication with direct-acting antivirals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While direct-acting antivirals (DAAs) achieve high sustained virologic response (SVR) rates in people with hepatitis C virus (HCV), their impact on hepatic steatosis (HS) remains unclear. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 108 HCV patients from McGill University and the University of Milan who achieved SVR following DAAs. Controlled attenuation parameter (CAP) and liver stiffness measurement (LSM) were used to assess HS and liver fibrosis at baseline and 24 weeks post-SVR. HS was defined as CAP ≥248 dB/m, significant liver fibrosis as LSM ≥8 kPa, and metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) as HS plus ≥1 cardiometabolic risk factors. Changes were evaluated using Wilcoxon signed-rank test and standardized mean difference (SMD). Multivariable logistic regression identified predictors of post-SVR HS. RESULTS: HS prevalence increased from 47 % to 61 % post-SVR (p = 0.0007, SMD = 0.30). Among patients with baseline HS, 88 % had persistent steatosis. New-onset steatosis developed in 37 % of patients without baseline HS, with a significant CAP increase (p < 0.0004, SMD=0.48). In patients without baseline HS, total cholesterol and triglycerides increased (p = 0.0084, SDM = 0.43 and p < 0.0001, SDM = 0.71, respectively), whereas in those with baseline HS, only total cholesterol rose (p = 0.0296, SDM = 0.50). MASLD remained the leading etiology at both time points (94 % at baseline, 92 % post-SVR). Significant fibrosis declined markedly from 49 % to 17 % (p < 0.0001, SMD = -0.80). Higher BMI at 24 weeks was independently associated with HS (adjusted odds ratio 1.92, 95 %CI 1.22-3.03). CONCLUSIONS: Despite improvement in liver fibrosis markers, HS often persists or emerges following DAAs therapy, particularly alongside metabolic dysfunctions marked by elevated cholesterol and triglycerides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».