Clinical Usefulness of a Prognostic Score in Histological Analysis of Renal Biopsy in Patients with Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate active and chronic lesions in association with renal outcome according to the International Society of Nephrology/Renal Pathology Society classification in patients with lupus nephritis. METHODS: A retrospective analysis of 99 biopsy-proven subjects with lupus nephritis from 1990 to 2006 was performed in our center using the new classification. Each histological lesion was evaluated by multivariate survival analysis as predictive factor for renal insufficiency in patients with lupus nephritis, and independent predictors were graded to develop the prognostic score based on the regression coefficient. A receiver operating-characteristic curve based on the prognostic score was plotted to determine the most appropriate cutoff point. RESULTS: In class IV, the IV-G group tended to exhibit a worse renal outcome compared with the IV-S group, but the difference was not significant (log-rank test, p = 0.4330). Independent histological predictors of poor renal outcome were extracapillary proliferation, glomerular sclerosis, and fibrous crescents analyzed by Cox proportional hazards model, while predictors of favorable renal outcome were hyaline thrombi and fibrous adhesions. By the prognostic score, renal outcome was significantly worse in the group with the higher score (> or = 0.25) than in the group with the lower score (< 0.25) in class IV patients (log-rank test, p < 0.001). CONCLUSION: These results demonstrate the advantage of our prognostic score compared to subclasses in predicting the renal outcome of class IV patients [University Hospital Medical Information Network (UMIN) clinical trials registry, number UMIN 000001943].
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».