Меню
Идёт набор NCT06874127

Non-Invasive Model for Fibrosis Regression in HBV Patients

Наблюдательное Chronic Hepatitis B Virus (HBV) Infection Liver Fibrosis

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: Nucleos(t)ide Analogs (NA).
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Chronic Hepatitis B Virus (HBV) Infection, Liver Fibrosis. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Официальное название

Establishment and Application of a Non-Invasive Dynamic Model for Fibrosis Regression in Patients with Chronic Hepatitis B

Обзор

A total of 1000 chronic hepatitis B (CHB) patients with liver biopsy performed at least 1 year after antiviral therapy are retrospectively enrolled. All the patients received NAs treatment. Blood count, liver function test, alpha fetoprotein (AFP), prothrombin time, liver ultrasonography, liver stiffness measurement (LSM), Hepatitis B virus (HBV) DNA and HBV serological markers were collected. HBV-related endpoint events, including cirrhosis decompensations (ascites, esophageal variceal bleeding and hepatic encephalopathy), hepatocellular carcinoma (HCC), liver transplantation and liver-related death were collected. Fibrosis regression prediction model based on dynamic changes in liver stiffness will be developed based on the retrospective cohort. An independent cohort of CHB patients with liver biopsy performed at least 1 year after antiviral therapy will be retrospectively enrolled for model validation.

Вмешательства

  • Препарат Nucleos(t)ide Analogs (NA)
    all patients received NAs

Первичные конечные точки

  • Diagnostic accuracy of non-invasive model for fibrosis regression [Срок оценки: 5 years]
Вторичные конечные точки (5)
  • Incidence of HBV-related clinical endpoint events [Срок оценки: 7 years]
  • Percentage of HBV-induced liver fibrosis regression [Срок оценки: 5 years]
  • AUROC of non-invasive model for fibrosis regression [Срок оценки: 5 years]
  • Sensitivity of non-invasive model for fibrosis regression [Срок оценки: 5 years]
  • Specificity of non-invasive model for fibrosis regression [Срок оценки: 5 years]

Критерии участия

Критерии включения

  • Patients with liver biopsy performed at least 1 year after antiviral therapy;
  • Patients with liver biopsy or liver stiffness or aspartate aminotransferase (AST)-to-platelet (PLT) ratio index (APRI) before antiviral treatment.

Критерии исключения

  • Patients with decompensated cirrhosis (including ascites, hepatic encephalopathy, esophageal varices bleeding, hepatorenal syndrome, spontaneous bacterial peritonitis, or other complications of decompensated cirrhosis), hepatocellular carcinoma, or liver transplantation before liver biopsy;
  • Patients with hepatitis C virus (HCV) or human immunodeficiency virus (HIV) infection, alcoholic liver disease, autoimmune liver disease, genetic liver disease, drug-induced liver injury, or other chronic liver diseases;
  • Patients with malignant lesion on liver image;
  • Patients with other uncured malignant tumors;
  • Patients with severe heart, lung, kidney, brain, blood, neuropsychiatric or other organs diseases;
  • Pregnant or lactating women;
  • Patients with any other reasons not suitable for the study.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Beijing Friendship Hospital — Пекин

Идентификаторы

NCT: NCT06874127 · Z221100007422115 · Z221100007422115

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗