IgA Nephropathy in Czech Patients - Are We Able Reliably Predict the Outcome?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The aim of our study was to retrospectively analyse data of 520 Czech patients with IgA nephropathy (IgAN) and to specify the risk factors affecting renal survival of IgAN patients. METHODS: Cox proportional hazards regression model was used to evaluate the effects of different variables on renal survival during a median follow up of six years. McNemar´s test was used to analyse the progression of renal function according to Bartosik´s formula. RESULTS: In our retrospective analysis of 520 Czech IgAN patients Cox proportional hazards regression model with five variables [hypertension, sex, GFR, proteinuria, age] was used. Significant regression coefficient was found for GFR, hypertension and proteinuria. Using stepwise algorithm GFR (OR = 3.09), hypertension (OR = 2.09) and proteinuria (OR = 1.97) were found as the most important factors for renal survival in our group of IgAN patients. Among patients with CKD 3 we found significantly better renal survival in patients with proteinuria < 1g/day compared to patients with higher proteinuria. We did not find the significant difference between predicted progression of renal function due to Bartosik´s formula and real progression of renal parametres assessed by GFR at the end of the follow up in our group of IgAN patients. CONCLUSION: Our retrospective study of 520 Czech IgAN patients confirmed GFR, hypertension and proteinuria as the most important factors affecting the prognosis of IgAN patients. We validated Toronto Bartosik´s formula to predict prognosis of IgAN patients.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».