Spot urine protein measurements in kidney transplantation: a systematic review of diagnostic accuracy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantification of proteinuria (albuminuria) in renal transplant recipients is important for diagnostic and prognostic purposes. Recent guidelines have recommended quantification of proteinuria by spot protein-to-creatinine ratio (PCR) or spot albumin-to-creatinine ratio (ACR). Validity of spot measurements remains unclear in renal transplant recipients. METHODS: Systematic review of adult kidney transplant recipients. Studies that reported the diagnostic accuracy of PCR or ACR as compared with 24-h urine protein or albumin excretion in renal transplant recipients were included. RESULTS: The search identified 8 studies involving 1871 renal transplant recipients. The correlation of the PCR to 24-h protein ranged from 0.772 to 0.998 with a median value of 0.92. PCR sensitivity ranged from 63 to 99 (50% of sensitivities were >90%); PCR specificity varied from 73 to 99 (50% of specificities were >90%). Only one study reported the bias; percent bias ranged from 12 to 21% and accuracy (within 30% of 24 h urine protein) ranged from 47 to 56% depending on the degree of proteinuria. For the ACR, percent bias ranged from 9 to 21%, and the accuracy (within 30%) ranged from 38 to 80%. CONCLUSIONS: The data regarding diagnostic accuracy of PCR and ACR is limited. Only one report studied the absolute measures of agreement (bias and accuracy). We recommend verifying PCR and ACR measurements with a 24-h protein before making any major diagnostic (e.g. biopsy) or therapeutic (e.g. change in immunosuppressive agents) decisions in this population.
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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 | 0,020 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».