Complete and Partial Remission as Surrogate End Points in Membranous Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Absent a remission of proteinuria, primary membranous nephropathy (MN) can lead to ESRD over many years. Therefore, use of an earlier end point could facilitate the conduct of clinical trials. This manuscript evaluates complete remission (CR) and partial remission (PR) of proteinuria as surrogate end points for a treatment effect on ESRD in patients with primary MN with heavy proteinuria. CR is associated with a low relapse rate and excellent long-term renal survival, and it plausibly reflects remission of the disease process that leads to ESRD. Patients who achieve PR have better renal outcomes than those who do not but may have elevated relapse rates. How long PR must be maintained to yield a benefit on renal outcomes is also unknown. Hence, available data suggest that CR could be used as a surrogate end point in primary MN, whereas PR seems reasonably likely to predict clinical benefit. In the United States, surrogate end points that are reasonably likely to predict clinical benefit can be used as a basis for accelerated approval; treatments approved under this program must verify the clinical benefit in postmarketing trials. Additional analyses of the relationship between treatment effects on CR and PR and subsequent renal outcomes would inform the design of future clinical trials in primary MN.
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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 | 0,037 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».