Union-FAST: Eine KI-Agenten-Intervention zur Steigerung der Antiviralen Therapieaufnahme bei diagnostizierten, aber unbehandelten Hepatitis-B-Patienten (Union-FAST)

1. Studienübersicht 1.1 Studientitel Eine auf intelligenten Agenten basierende Intervention (Union-FAST) zur Steigerung der antiviralen Therapieaufnahme bei diagnostizierten, aber unbehandelten Hepatitis-B-Patienten: eine multizentrische prospektive Studie 1.2 Studienbegründung Die globale Hepatitis-Strategie der Weltgesundheitsorganisation (WHO) von 2016 zielt auf eine Diagnoseabdeckung von ≥90 % und eine Therapieabdeckung von ≥80 % für chronische Hepatitis B (CHB) bis 2030 ab [1]. Der globale Fortschritt bleibt jedoch schleppend: Im Jahr 2024 waren nur 26,1 % der CHB-Patienten diagnostiziert und 14,6 % erhielten eine antivirale Behandlung, wobei Ende 2022 lediglich 13 % der Infizierten ihren Status kannten und <3 % unter Therapie standen [2-3]. China, das Land mit der höchsten HBV-Last weltweit, steht vor derselben Lücke – die antivirale Aufnahme im Union Hospital Wuhan stieg nach den chinesischen nationalen Leitlinien von 2022 nur von 55 % auf 62 % und liegt damit immer noch weit unter dem WHO-Ziel [4].

Diagnostizierte, aber unbehandelte (DBU) CHB-Patienten sehen sich mit wesentlichen Hindernissen konfrontiert, darunter begrenztes Krankheitswissen, Bedenken hinsichtlich unerwünschter Arzneimittelwirkungen, fragmentierte Versorgungswege und unzureichende Arzt-Patienten-Kommunikation. Die traditionelle krankenhausbasierte Nachsorge stützt sich auf integrierte Krankenhausinformationssysteme, was die Skalierbarkeit auf die Sekundär- und Gemeinschaftsversorgung einschränkt [5]. Im Gegensatz dazu ermöglichen KI-basierte intelligente-Agenten-Modelle webbasierte/mobile-basierte Schulung, dynamische Nachsorge und Risikobewertung, mit ausgereiften Anwendungen im CHB-Management (z. B. 95 % diagnostische Übereinstimmung, Echtzeit-Erstellung von leitlinienkonformen Plänen) [6].

Diese Studie evaluiert Union-Agent – einen cloudbasierten KI-Assistenten, der im Rahmen des chinesischen National Key R&D Program (2022YFC2305100) entwickelt wurde und Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, Wissensgraphen-Retrieval und Reasoning mit großen Sprachmodellen für DBU-CHB-Patienten integriert. Der Union-FAST-Rahmen (Find DBU patients, Analyze barriers, Strategize interventions, Tool implementation) zielt darauf ab, Versorgungslücken zu schließen und den Beginn der antiviralen Therapie zu verbessern.

1.3 Studienziele Primäre Ziele Zu evaluieren, ob Union-Agent die 6-Monats-Initiativrate der antiviralen Therapie bei DBU-CHB-Patienten, die den chinesischen Leitlinien 2022 zur Prävention und Behandlung chronischer Hepatitis B entsprechen, um mindestens 10 Prozentpunkte (oder eine relative Steigerung von 50 %) gegenüber der Ausgangsbasis erhöht.

Sekundäre Ziele

1. Identifizierung der mehrstufigen Hindernisse (individuell, Gesundheitssystem, gesellschaftlich) für die antivirale Therapie bei DBU-CHB-Patienten über die Datenerhebung und -analyse von Union-Agent.
2. Verbesserung der Erkennung von Kern-HBV-Wissen bei ≥80 % der DBU-Patienten innerhalb von 6 Monaten durch die intelligenten Schulungsmodule von Union-Agent.
3. Verbesserung der Nachsorgeadhärenz (Verkürzung der Kontrollintervalle, Erhöhung der termingerechten Besuchsraten) bei DBU-Patienten mit Vorgeschichte unregelmäßiger Nachsorge.
4. Rechtzeitige Erkennung von Hochrisikoereignissen (ALT-Flares, HBV-DNA-Rebound, beginnende Zirrhose, hepatozelluläres Karzinom-Risiko) und Reduzierung der Inzidenz von Lebererkrankungen im Endstadium durch Echtzeit-Risikoalarme und frühe Intervention.
5. Optimierung der gestuften Versorgungswege, um unnötige Überweisungen an tertiäre Krankenhäuser, Wartezeiten und die wirtschaftliche Belastung der Patienten zu verringern.

1.4 Studiendesign

Eine multizentrische, prospektive, duale Kohortenstudie (Beobachtungs- + Interventionskohorte) mit einem selbstkontrollierten Baseline-Design. Die Studie umfasst zwei Kernphasen:

1. Baseline-Querschnittserhebung: Charakterisierung von DBU-Patienten, Identifizierung von Therapiehindernissen und Festlegung von Stratifizierungsvariablen für die Intervention.
2. Prospektive Interventionskohorte: Patienten erhalten die Routineversorgung plus vier von Union-Agent gesteuerte Dienste, mit Echtzeit-Datenerhebung zur Bewertung der Therapieaufnahme und klinischen Outcomes.

Studienumgebung: 8 kooperierende Zentren in China (tertiäre, sekundäre und kommunale Krankenhäuser)

• Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology (führend)
• Zhongnan Hospital Affiliated to Wuhan University
• First Affiliated Hospital of the School of Medicine, Shihezi University
• Taihe Hospital in Shiyan
• Yichang Central People's Hospital
• The Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University
• Wuhan Jinyintan Hospital
• Zigui County People's Hospital Intervention: Union-Agent (webbasierte/mobile-basierte KI-Plattform) mit vier Kernmodulen für Patienten und einem dedizierten Ärzteportal (siehe Abschnitt 3 für Details).

Vergleicher: Selbst-Baseline (keine zusätzliche digitale Intervention über die routinemäßige klinische Versorgung hinaus).

2. Studienpopulation 2.1 Diagnosekriterien CHB ist definiert als persistierende HBsAg-Positivität für ≥6 Monate, gemäß den neuesten chinesischen Leitlinien zur Prävention und Behandlung chronischer Hepatitis B.

2.2 Einschlusskriterien

1. Alter ≥18 Jahre mit persistierender HBsAg-Positivität für ≥6 Monate.
2. Therapienaiv gegenüber Nukleos(t)id-Analoga (NUCs) oder frühere NUC-Behandlung ohne Medikation in den letzten 6 Monaten (DBU-Status).
3. Fähigkeit, ein Smartphone eigenständig oder mit Hilfe eines Familienmitglieds zu nutzen.
4. Freiwillige Abgabe der schriftlichen Einwilligungserklärung (elektronische Version) und Zustimmung zu Studienverfahren und Nachsorge.

2.3 Ausschlusskriterien

1. Schwere geistige oder kognitive Beeinträchtigung, die die Studienkooperation beeinträchtigt.
2. Derzeitige Teilnahme an anderen Interventionsstudien, die HBV-Therapieentscheidungen beeinflussen könnten.
3. Unfähigkeit, ein Smartphone auch unter Aufsicht zu nutzen.

4. Verweigerung der Unterschrift auf der Einwilligungserklärung. 2.4 Begründung der Stichprobengröße Die Stichprobengröße wird mit der klassischen Präzisionsformel für einen Anteil für ein 95 %-Konfidenzintervall (KI) berechnet: N = (Z_{0,975}^2 * p*(1-p)) / d^2

   • Z0,975=1,96 (95 % KI Standardnormalabweichung)
   • p=0,5 (konservative Schätzung zur Maximierung der Varianz)
   • d=0,022 (zulässiger Fehlerrand: ±2,2 Prozentpunkte) Berechnete Stichprobengröße: 1.985 Patienten. Berücksichtigung: DEFF = 1 + (m - 1) * ρ
   • Design-Effekt (DEFF): , 1,5-3,0 zur Anpassung der Intra-Zentren-Korrelation im multizentrischen Design.

   • Verlust zur Nachsorge: 10-15 %. Geplante endgültige Rekrutierung: 2.000 DBU-CHB-Patienten (erwartetes Screening: 2.200 Patienten; Rekrutierungszeitraum: 6 Monate).

     3. Intervention: Union-Agent KI-Plattform Union-Agent ist ein cloudbasierter intelligenter Agent, der für die HBV-Versorgung entwickelt wurde, mit einer bidirektionalen Schnittstelle (Arzt + Patient) und geschlossenem Management von Schulung, Medikation, Nachsorge und Überweisung. Alle Funktionen entsprechen den chinesischen CHB-Leitlinien 2022 und den WHO-HBV-Behandlungsleitlinien 2024.

3.1 Kernleistungen für Patienten

1. Leitlinienbasierte personalisierte Schulung: Zugeschnitten auf das Baseline-HBV-Wissen, einschließlich prägnanter Krankheitsinformationen, Vorteile antiviraler Therapie, Arzneimittelsicherheit und kurzer Wissensabfragen.
2. Standardisierte Therapieempfehlungen: Klare, verständliche Anleitung zu First-Line-NUC-Regimen (Entecavir [ETV], Tenofovir Disoproxil Fumarat [TDF], Tenofovir Alafenamid Fumarat [TAF]).
3. Individuelle Medikamentenerinnerungen: Echtzeit-Protokollierung der Adhärenz, Alarme für versäumte Dosen und Bewältigungsstrategien für häufige unerwünschte Ereignisse.
4. Semantische Nachsorge und Risikobewertung: Selbstbericht der Patienten über Symptome (Sprach-/Bildeingabe), Umwandlung in strukturierte Daten und automatisierte Risikostratifizierung mit Echtzeit-Alarmen für Hochrisikoereignisse.
5. Automatisierte Terminplanung: Erinnerungen für Routinekontrollen, Labortests und Terminbuchung; Unterstützung beim Hochladen von Laborergebnissen zur ärztlichen Überprüfung.

3.2 Ärzteportal-Funktionen

1. Erstellung von Patientenprofilen und Verifizierung der Eignung für antivirale Therapie gemäß nationalen Leitlinien.
2. Automatisierte Alarme für geeignete, aber unbehandelte DBU-Patienten.
3. Überprüfung von patientengemeldeten Symptomen, strukturierten Risikobewertungen und Hochrisikoereignis-Alarmen.
4. Push personalisierter Schulungen, Medikamentenerinnerungen und Nachsorgeaufgaben an die Patientenschnittstelle.
5. Direkte Kommunikation mit Patienten (Erinnerungen, Überweisungslinks und klinische Bewertungen) bei versäumter Nachsorge oder unvollständigen Aufgaben.
6. Generierung individueller Langzeitrisikobewertungen (Zirrhose, hepatozelluläres Karzinom, Leberversagen).

3.3 Datensicherheit und Datenschutz

• Zugriff beschränkt auf autorisiertes Personal über Multi-Faktor-Authentifizierung.
• Alle Daten werden in anonymisierten, verschlüsselten Formaten exportiert (k-Anonymisierung, federated learning; ISO/IEC 27799-konform).
• Einheitliches Daten-Governance-Rahmenwerk, das den chinesischen nationalen Informationssicherheitsvorschriften, der Deklaration von Helsinki und den GCP-Standards (Good Clinical Practice) entspricht.
• Datenschutzverletzungsrisiko: <2 %. 4. Studienverfahren und Zeitplan

Die gesamte Studiendauer beträgt 18 Monate, unterteilt in 4 Phasen (Union-FAST-Implementierung in allen Phasen):

Phase Zeitrahmen Schlüsselaktivitäten

1. Studienaufbau & Systemvalidierung Monate 0-2 Finalisierung der Union-Agent-Module; 2 Simulationszyklen; Erhalt der Genehmigung der Ethikkommission (IRB/EC); Schulung der Prüfer in allen Zentren.
2. Patientenrekrutierung & Baseline-Erhebung Monate 3-8 Screening von 2.200 Patienten; Einschluss von 2.000 geeigneten DBU-Patienten; Durchführung der Baseline-Querschnittserhebung (Demografie, Krankengeschichte, HBV-Wissen, Therapiehindernisse) über die mobile Schnittstelle von Union-Agent; Festlegung der Baseline-Therapieinitiativrate und Stratifizierungsvariablen.
3. Intervention & Echtzeit-Datenerhebung Monate 9-14 Implementierung der 6-monatigen Union-Agent-Intervention; Echtzeit-Datenerhebung (Therapiebeginn, Medikamentenadhärenz, Nachsorgetermine, Laborergebnisse, Hochrisikoereignisse); Bereitstellung der routinemäßigen klinischen Versorgung plus Union-Agent-Dienste.
4. Datenanalyse & Berichterstattung Monate 15-18 Umfassende Datenbereinigung und statistische Analyse; Erstellung des klinischen Studienberichts; Erstellung von 1-2 Manuskripten für Peer-Review; Präsentation von Zwischenergebnissen auf der AASLD 2026/APASL 2027; Einreichung des endgültigen Manuskripts 2027.

4.1 Nachsorgeanforderungen

• Häufigkeit: Echtzeit-digitale Nachsorge über Union-Agent; persönliche/klinische Nachsorge gemäß den CHB-Routineversorgungsleitlinien (angepasst an die Risikostratifizierung des Patienten).
• Bewertungen: HBV-Wissenstests (Baseline + 6 Monate); Labortests (ALT, HBV-DNA, Leberfunktion; nach klinischem Bedarf); Therapiebeginn-Status (6 Monate); Erkennung von Hochrisikoereignissen (Echtzeit); Patientenzufriedenheitsumfrage (6 Monate).

4.2 Studienabbruch für einzelne Patienten

1. Freiwilliger Rückzug des Patienten.
2. Schwere nicht studienbezogene Erkrankung oder Tod, die eine Studienteilnahme verhindern.
3. Protokollverletzung durch den Patienten (z. B. Nichtbefolgung der Union-Agent-Nutzung).
4. Entscheidung des Prüfers (z. B. klinische Verschlechterung, die dringende Intervention erfordert).

5. Ergebnisparameter 5.1 Primäres Ergebnis 6-Monats-Therapieinitiativrate für antivirale Therapie bei DBU-Patienten, die den Indikationen der chinesischen CHB-Leitlinien 2022 entsprechen:

   • Absolute Steigerung: ≥10 Prozentpunkte gegenüber der Baseline.
   • Relative Steigerung: 50 % gegenüber der Baseline. 5.2 Sekundäre Ergebnisse

1. Charakterisierung von Hindernissen: Identifizierung individueller/Gesundheitssystem-/gesellschaftlicher Hindernisse für die Therapie über Baseline- und Interventionsphasendaten (Union-Agent-Umfrage und klinische Aufzeichnungen).
2. HBV-Wissenserwerb: Anteil der Patienten mit korrekter Erkennung von Kern-HBV-Wissen (≥80 % nach 6 Monaten).
3. Nachsorgeadhärenz: Veränderung der durchschnittlichen Kontrollintervalle (30 % Reduktion gegenüber Baseline); Termingerechte Besuchsrate; Nachsorgeabschlussrate.
4. Erkennung von Hochrisikoereignissen: Anteil der Hochrisikoereignisse (ALT-Flares, HBV-DNA-Rebound, beginnende Zirrhose), die in Echtzeit erkannt werden (≥90 %); Inzidenz von Lebererkrankungen im Endstadium (im Vergleich zu historischen Kontrollen).
5. Optimierung der Versorgungswege: Reduzierung unnötiger Überweisungen an tertiäre Krankenhäuser; Verkürzung der durchschnittlichen Terminwartezeit; Patientenzufriedenheits-Score (≥80/100 nach 6 Monaten).
6. Medikamentenadhärenz: Anteil der Patienten mit ≥80 % Medikamentenadhärenz (Echtzeit-Protokollierung über Union-Agent).

5.3 Sicherheitsergebnisse

Diese Studie beinhaltet keine zusätzliche Arzneimittel-/chirurgische Intervention (nur digitale KI-basierte Versorgungsunterstützung). Sicherheitsergebnisse umfassen:

• Unerwünschte Ereignisse (AEs) im Zusammenhang mit der routinemäßigen HBV-antiviralen Therapie (erfasst über Union-Agent und klinische Aufzeichnungen).

• Schwerwiegende unerwünschte Ereignisse (SAEs): Jedes lebensbedrohliche, behindernde oder tödliche Ereignis im Zusammenhang mit HBV oder dessen Behandlung (innerhalb von 24 Stunden an die IRB/EC gemeldet).

• Keine erwarteten AEs im Zusammenhang mit der Nutzung von Union-Agent (nicht-invasive digitale Intervention). 6. Statistische Analyse 6.1 Analysemengen

  1. Intention-to-Treat (ITT)-Menge: Alle eingeschlossenen Patienten (primäre Analysemenge), unabhängig von Interventionscompliance oder Verlust zur Nachsorge.
  2. Per-Protocol (PP)-Menge: Patienten, die die 6-monatige Intervention abschließen und alle Studienverfahren einhalten (Sensitivitätsanalysemenge).

6.2 Deskriptive Statistik

• Kontinuierliche Variablen: Mittelwert ± Standardabweichung (SD) oder Median (Interquartilsbereich, IQR) (je nach Normalitätstest).

• Kategorische Variablen: Häufigkeit und Prozentsatz (n, %). 6.3 Inferenzstatistik

  1. Primäres Ergebnis: 6-Monats-Therapieinitiativrate geschätzt über Generalized Estimating Equations (GEE) (angepasst für Intra-Zentren-Korrelation); Generalized Linear Mixed Models (GLMM) als Robustheitsprüfung.

  2. Sekundäre Ergebnisse:

     o Proportionalergebnisse (HBV-Wissen, Hochrisikoereigniserkennung): Chi-Quadrat-Test/Fisher's Exact Test; logistische Regression (angepasst für Clustering).

     o Kontinuierliche Ergebnisse (Kontrollintervalle, Wartezeit): t-Test/Mann-Whitney-U-Test; lineare Regression (angepasst für Clustering).

     • Subgruppenanalysen: Durchgeführt über Interaktionsterme in Regressionsmodellen (z. B. Alter, Geschlecht, Krankenhausstufe, Baseline-HBV-Wissen).
  3. Fehlende Daten: Behandelt über multiple Imputation (MI); inverse probability weighting (IPW) als Sensitivitätsanalyse.

6.4 Statistische Software

• SPSS (Version 26.0) und R (Version 4.3.0)
• Signifikanzniveau: Zweiseitiges P < 0,05 gilt als statistisch signifikant.
• Konfidenzintervall: 95 % KI für alle primären/sekundären Ergebnisse. 7. Studienteam und Verantwortlichkeiten 7.1 Kernstudienteam

Rolle Name Zugehörigkeit Hauptverantwortlichkeiten PI Xin Zheng Union Hospital, HUST Studiendesign, Gesamtkoordination, Datenqualitätskontrolle, Manuskriptfinalisierung Co-PI Yanqin Du Union Hospital, HUST Protokollentwicklung, Datenerhebung/-analyse, Manuskripterstellung, Prüferschulung Sub-PI Zhiyong Ma Zhongnan Hospital, WHU Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort Sub-PI Qingfeng Zhu First Affiliated Hospital of the School of Medicine to Shihezi University Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort Sub-PI Zhongji Meng Taihe Hospital in Shiyan Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort Sub-PI Qing Fang Yichang Central People's Hospital Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort Sub-PI Zhenhua Zhang The Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort Sub-PI Huadong Li Wuhan Jinyintan Hospital Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort Sub-PI Junlin Lu Zigui County People's Hospital Patientenrekrutierung/-management am Sub-Standort AI R&D Lead Di Liu Beijing Jiakang Zhongzhi Technology Co., Ltd. Union-Agent-Softwareentwicklung, Algorithmusoptimierung AI R&D Specialist Ang Min Beijing Jiakang Zhongzhi Technology Co., Ltd. Datenstatistik, Systemintegration, Plattformwartung Klinische Prüfer Baoju Wang, Jun Wu, Bin Zhu, Junzhong Wang Union Hospital, HUST Patientenrekrutierung/-management, klinische Datenerhebung Klinische Studienkrankenschwester Juan Xu Union Hospital, HUST Studienkoordination, Aufgabenverteilung, Patienten-Nachsorge Administrative Koordinatorin Xue Bai Union Hospital, HUST Inter-Zentren-Kommunikation, logistische Unterstützung Wissenschaftlicher Mitarbeiter Yiwen Shu Union Hospital, HUST Dateneingabe, Qualitätskontrolle, Umfragedurchführung Externer Statistiker Unabhängig - Statistisches Design, Zwischen-/Endanalyse, Dateninterpretation 7.2 Prüferqualifikationen • Alle klinischen Prüfer besitzen nationale GCP-Zertifikate und sind auf Infektionskrankheiten/Hepatologie spezialisiert.

8.2 Einwilligungserklärung

• Die schriftliche Einwilligungserklärung (elektronische Version) wird von allen Patienten vor jedem Studienverfahren eingeholt.
• Die Einwilligungsformulare verwenden eine einfache Sprache (bei Analphabeten wird eine mündliche Erklärung gegeben, mit einem neutralen Zeugen anwesend).
• Die Patienten erhalten eine unterzeichnete Kopie des Einwilligungsformulars; das Original wird im führenden Zentrum aufbewahrt.
• Die Patienten werden über ihr Recht informiert, jederzeit ohne Nachteile oder Auswirkungen auf die routinemäßige klinische Versorgung aus der Studie auszusteigen.

8.3 Regulatorische Compliance

• Einhaltung der Deklaration von Helsinki (2013), der ICH-GCP-Leitlinien und der chinesischen nationalen klinischen Studienvorschriften.
• Alle Studienunterlagen (Einwilligungserklärungen, Fallberichtsbögen, Laborergebnisse, Datenprotokolle) werden mindestens 5 Jahre nach Studienabschluss aufbewahrt (gemäß GCP-Anforderungen).
• Die Studie wird vor der Patientenrekrutierung in einem öffentlichen internationalen klinischen Studienregister (z. B. ClinicalTrials.gov, WHO ICTRP) registriert.

8.4 Interessenkonflikte Es bestehen keine individuellen oder institutionellen finanziellen/nicht-finanziellen Interessenkonflikte für diese Studie. Alle Teammitglieder haben eine Interessenkonflikterklärung ausgefüllt.

9. Budget und Finanzierung Gesamtstudienbudget: CNY 968.137,92 (keine Patientenentschädigung)

Budgetaufschlüsselung (Hauptkategorien):

• Studienstart (IRB/EC-Gebühren, Koordination): CNY 33.621,86
• Personal (PI/Co-PI, Prüfer, AI R&D): CNY 436.368,84
• Union-Agent-Entwicklung & Labortests: CNY 143.071,75
• Datenanalyse & medizinisches Schreiben/Publikation: CNY 57.228,70
• Konferenzpräsentation (AASLD/APASL): CNY 78.689,46
• Inter-Zentren-Reisen der Prüfer: CNY 57.228,70

• Indirekte Kosten (Overhead, Plattformunterstützung): CNY 161.241,86 Finanzierungsquelle: Dieses Projekt wurde von der Firma Gilead finanziert. 10. Verbreitungsplan

  1. Konferenzpräsentationen: Zwischenergebnisse auf der AASLD 2026 oder APASL 2027; Endergebnisse auf großen Hepatologie-/Infektionskrankheiten-Konferenzen.

  2. Peer-Review-Publikationen: 1-2 Manuskripte, eingereicht bei hochrangigen Fachzeitschriften (z. B. Journal of Hepatology, Hepatology, BMC Public Health) 2027 (Open Access bevorzugt).

  3. Übersetzung in die klinische Praxis: Studienergebnisse werden mit chinesischen und internationalen Hepatologie-Gesellschaften geteilt, um HBV-Versorgungsleitlinien und digitale Gesundheitspolitik zu informieren.

  4. Kommunikation im öffentlichen Gesundheitswesen: Zusammenfassung der Ergebnisse für Gesundheitsdienstleister (insbesondere Primär-/Gemeinschaftsversorgung) und HBV-Patientengruppen zur Verbesserung des Krankheitsbewusstseins und des Therapiezugangs.

  5. Datenaustausch: Anonymisierte Studiendaten werden auf Anfrage an qualifizierte Forscher weitergegeben (gemäß Daten-Governance-Rahmen und IRB/EC-Genehmigung).

  11. Referenzen

  1. World Health Organization. Global health sector strategy on viral hepatitis 2016-2021: Towards ending viral hepatitis. Genf: WHO; 2016.
  2. Yan R, Sun M, Yang H, et al. 2024 latest report on hepatitis B virus epidemiology in China: current status, changing trajectory, and challenges. Hepatobiliary Surgery And Nutrition. 2025;14(1):66-77.
  3. World Health Organization. Global hepatitis report 2024: action for access in low- and middle-income countries. Genf: WHO; 2024.
  4. Du Y, Zheng Y, Wang H, Zheng X. The epidemiological characteristics of patients with chronic hepatitis B: a single-center retrospective study. APASL 2025, Peking (PP0154); 2025.
  5. Deng Q, Wu S, Liu W. Effect of social influence on antiviral therapy behavior among chronic hepatitis B patients with different disease knowledge levels. BMC Public Health. 2025 Apr 17;25(1):1441. doi: 10.1186/s12889-025-22683-7. PMID: 40247234; PMCID: PMC12004565.
  6. Romero-Vico J, Feliu Anna, Vargas-Accarino Elena, et al. Enhancing Chronic Hepatitis B and D Management Through a Tailored Mobile Health Application: Real-World Outcomes From the Adaptation of the NORA App. J Viral Hepat.2026;33(4):e70160. doi:10.1111/jvh.70160