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Enregistrement W4412868501 · doi:10.5812/ijpediatr-157773

Tenofovir Disoproxil Fumarate Prevents Mother-to-Child Transmission of Hepatitis B Virus: A Comprehensive Assessment from the Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W4412868501 sur OpenAlexaboutno aff
Li Y, Chao Yang

Notice bibliographique

RevueInnovative Journal of Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTenofovirVirologyTransmission (telecommunications)Meta-analysisMedicinePsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Computer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Chronic Hepatitis B virus (HBV) infection affects 260 million people globally, causing 900,000 deaths annually due to cirrhosis and hepatocellular carcinoma (HCC). Mother-to-child transmission (MTCT) is a major contributor to this burden. While birth dose vaccination and Hepatitis B immunoglobulin (HBIG) are key prevention strategies, they are insufficient for mothers with high viral loads. Objectives: Tenofovir disoproxil fumarate (TDF) has emerged as an effective intervention to prevent MTCT of HBV. Data Sources: This systematic review and meta-analysis evaluated the efficacy of TDF in preventing MTCT of HBV. A comprehensive search was conducted across PubMed, Embase, and the Cochrane Library. Study Selection: The inclusion criteria focused on randomized controlled trials (RCTs) assessing TDF in pregnant women with HBV. Quality assessment was performed using the adapted Newcastle–Ottawa Scale. Data Extraction: The DerSimonian and Laird random-effects model was employed to determine pooled effect sizes, with heterogeneity assessed using Cochran’s Q and I2 statistics. All analyses were conducted using Stata/MP 17.0. Results: The search identified 1909 records, with 160 studies meeting the inclusion criteria after rigorous screening and quality assessment. The meta-analysis included 43 studies on TDF's effectiveness in preventing MTCT of HBV based on HBsAg detection. The pooled odds ratio (OR) from the random-effects model indicated a significant reduction in HBV transmission with TDF treatment compared to control groups. Moderate heterogeneity was observed (I2 = 52.48%), but the overall effect remained statistically significant [OR = 0.38, 95% onfidence interval (CI): 0.29 - 0.50, P < 0.001]. Additionally, analysis based on the trimester of TDF administration showed consistent effectiveness with no observed heterogeneity (I2 = 0.00%). For studies focusing on HBV DNA levels, significant heterogeneity was noted (I2 = 80.94%), yet TDF treatment consistently showed a significant reduction in transmission (OR = 0.25, 95% CI: 0.18 - 0.36, P < 0.001). Conclusions: The TDF is effective in reducing MTCT of HBV, supporting its use in maternal health programs. Further research should refine treatment protocols and address specific populations to enhance prevention strategies.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,036
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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