Histopathologic Features Aid in Predicting Risk for Progression of IgA Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: IgA nephropathy (IgAN) is the most common primary glomerular disease worldwide. Accurately identifying patients who are at risk for progressive disease is challenging. The extent to which histopathologic features improves prognostication is uncertain. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We studied a retrospective cohort with biopsy-proven IgAN in Calgary, Canada. Renal biopsies were reviewed by a nephropathologist with histopathologic data abstracted using a standardized form. The primary outcome was the composite of doubling of serum creatinine, ESRD, or death. Spline models defined significant levels of interstitial fibrosis, glomerulosclerosis, hypertension, proteinuria, and creatinine. The prognostic significances of clinical and histopathologic parameters were determined using Cox proportional hazards models. RESULTS: Data from 146 cases were available for analysis with a median follow-up of 5.8 years. Greater than 25% interstitial fibrosis, >40% glomerular sclerosis, and a systolic BP >150 mmHg were risk thresholds. In univariable analyses, baseline creatinine, proteinuria, systolic BP, glomerular sclerosis, interstitial fibrosis, and crescentic disease were predictors of the primary outcome. In multivariable models adjusted for clinical characteristics, interstitial fibrosis (hazard ratio [HR]2.7; 95% confidence interval [CI] 1.2 to 6.0), glomerular sclerosis (HR 2.6; 95% CI 1.2 to 4.5), and crescents (HR 2.4; 95% CI 1.2 to 5.1) remained independent predictors of the primary outcome and significantly improved model fit compared with clinical characteristics alone. CONCLUSIONS: Baseline histopathologic parameters are independent predictors of adverse outcomes in IgAN even after taking into consideration clinical characteristics. Relatively small degrees of interstitial fibrosis confer an increased risk for progressive IgAN.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».