Validation of the Toronto Formula to Predict Progression in IgA Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Predicting outcome in IgA nephropathy (IgAN) is difficult. The Toronto formula uses average mean arterial blood pressure and proteinuria during the first 2 years of follow-up (MAP(0-2), UP(0-2)) to predict the subsequent slope of estimated creatinine clearance (eCrCl). We aimed to validate the Toronto formula in a Scottish cohort and test the hypothesis that adding the slope eCrCl over the first 2 years of follow-up (eCrCl(0-2)) would improve the predictive utility of a similar multivariate model. METHODS: Adultsfrom our centre with biopsy-proven IgAN (n = 169) and at least 2 years of follow-up (median 129.4 months) were included. Clinical data were used to calculate MAP(0-2),UP(0-2),slope eCrCl(0-2 )and predicted slope eCrCl (using the Toronto formula). RESULTS: There was a significant correlation between predicted slope eCrCl using the Toronto formula and actual slope eCrCl (R(2 =) 0.21; p < 0.001). The formula predicted the actual rate of progression to within 4 ml/min/year in 75% of subjects, predicting patients with the most rapid deterioration with the greatest accuracy. The multivariate linear regression model created in our cohort using the same independent variables as the Toronto formula to predict the overall slope eCrCl had an R(2) of 0.22 (p < 0.001) and adding the slope CrCl(0-2) only increased this to 0.25. CONCLUSIONS: The Toronto formula is valid in a European population and useful for identifying patients at high risk of future deterioration in renal function. Adding slope eCrCl(0-2) to a predictive model containing MAP(0-2), andUP(0-2 )does not appear to improve prediction of the overall slope of eCrCl.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».