Evaluating the Long‐Term Benefits of Medications for Alcohol Use Disorder in Alcohol‐Associated Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The effectiveness and safety of medications for alcohol use disorder (MAUD) in treating alcohol-associated cirrhosis have not been fully elucidated. This study aims to explore the clinical benefits and risks of MAUD in patients with alcohol-associated cirrhosis and persistent alcohol use. METHODS: This retrospective cohort study utilised anonymised electronic health records (EHRs) from the TriNetX platform to evaluate the impact of MAUD on mortality, alcohol abstinence rates, hepatocellular carcinoma, hepatic decompensation and healthcare utilisation in patients with alcohol-associated cirrhosis. RESULTS: This study evaluated 200 054 patients with alcohol-associated cirrhosis; after propensity score matching, 17 548 patients (8774 in each group) were analysed comparing those treated with MAUD to those without. At 3 years, patients treated with MAUD exhibited significantly lower mortality (21.6% vs. 29.3%, HR 0.731, 95% CI 0.688-0.776, p < 0.001), reduced hepatocellular carcinoma (2.6% vs. 3.3%, HR 0.794, p = 0.010) and fewer hospitalisations (16.7% vs. 24.8%, HR 0.635, p < 0.001). Subgroup analyses revealed that among 5083 patients treated with naltrexone, 3-year mortality was reduced (19.8% vs. 30.3%, HR 0.645, 95% CI 0.596-0.699, p < 0.001), hepatocellular carcinoma incidence was lower (2.6% vs. 3.3%, HR 0.790, p = 0.047) and hepatic decompensation decreased (18.4% vs. 21.1%, HR 0.843, p = 0.004). Among 4108 patients treated with acamprosate, 3-year mortality was reduced (22.6% vs. 29.0%, HR 0.799, 95% CI 0.733-0.871, p < 0.001) and hospitalisations and emergency department visits were significantly lower, though no reduction in hepatocellular carcinoma was observed. CONCLUSION: This study demonstrates the significant benefits of MAUD in patients with alcohol-associated cirrhosis, including reduced mortality, lower healthcare utilisation and improved alcohol abstinence rates, supporting its integration into standard care protocols.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».