HCV infection characteristics, treatment uptake and outcomes in patient with diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The interplay between HCV, DM, and DAA therapy is poorly understood. We compared HCV infection characteristics, treatment uptake, and treatment outcomes in patients with and without DM. Methods A retrospective cohort study was conducted using data from The Ottawa Hospital Viral Hepatitis Program. Statistical comparisons between diabetes and non-diabetes were made using χ2 and t-tests. Logistic regression analyses were performed to assess predictors of DM and SVR. Results One thousand five hundred eighty-eight HCV patients were included in this analysis; 9.6% had DM. Patients with DM were older and more likely to have cirrhosis. HCC and chronic renal disease were more prevalent in the DM group. Treatment uptake and SVR were comparable between groups. Regression analysis revealed that age and employment were associated with achieving SVR. Post-SVR HCC was higher in DM group. Conclusion The high prevalence of DM in our HCV cohort supports screening. Further assessment is required to determine if targeted, early DAA treatment reduces DM onset, progression to cirrhosis and HCC risk. Further studies are needed to determine if optimization of glycemic control in this population can lead to improved liver outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».