Sofosbuvir más glecaprevir/pibrentasvir como terapia de rescate postrasplante hepático en pacientes con exposición previa a inhibidores de NS5A. Serie de casos
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: El tratamiento de la infección crónica por el virus de la hepatitis C (VHC) con antivirales de acción directa logra tasas de respuesta virológica sostenida superiores a 95 %. Sin embargo, el manejo del fracaso virológico sigue siendo un desafío clínico y la evidencia sobre el retratamiento es limitada, especialmente en poblaciones como los receptores de trasplante hepático (TH). Objetivo: Este estudio evaluó el régimen de sofosbuvir más glecaprevir/pibrentasvir (GLE/PIB) en receptores de TH en quienes falló el régimen basado en inhibidores de la proteína no estructural 5A (NS5A). Material y métodos: Estudio retrospectivo de 111 pacientes trasplantados entre enero de 2018 y diciembre de 2020; 18 pacientes presentaron infección recurrente por VHC posterior al TH, tres de ellos tuvieron antecedentes de al menos un régimen basado en inhibidores de NS5A. Se inició terapia de rescate con sofosbuvir más GLE/PIB durante 12 semanas posterior al TH; se registraron las características basales de los pacientes y sus desenlaces. Resultados: En los tres pacientes se logró obtener una carga viral indetectable de VHC a las 12 semanas de finalizar el tratamiento. No se observaron eventos adversos graves. Conclusión: En nuestra serie, sofosbuvir más GLE/PIB durante 12 semanas demostró ser una terapia de rescate efectiva y segura posterior al TH en pacientes previamente tratados con inhibidores de NS5A.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".