Evaluation of Clinical Outcomes and Renal Vascular Pathology among Patients with Lupus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The objective of this study was to determine the clinical significance of renal vascular lesions in lupus nephritis. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Renal vascular lesions defined as thrombotic microangiopathy, lupus vasculopathy, uncomplicated vascular immune deposits, and arterial sclerosis were evaluated in relation to renal and vascular morbidity and overall mortality. RESULTS: Biopsies from 161 patients revealed thrombotic microangiopathy (13), lupus vasculopathy (5), and arterial sclerosis (93). No renal vascular lesions were found in 24.8% of patients. At the time of biopsy, arterial sclerosis or lupus vasculopathy patients were older (arterial sclerosis=37.9±13.0 and lupus vasculopathy=44.4±8.9 versus controls=33.1±8.9 years, P<0.05), and the mean arterial pressure was higher in all groups compared with controls. Nephritis subtype, activity indices, and proteinuria were similar between groups, estimated GFR was lower in arterial sclerosis (70.5±33.3 versus 84.5±26.6 ml/min per 1.73 m(2), P=0.03), and chronicity index (thrombotic microangiopathy=3.5, lupus vasculopathy=4.5, and arterial sclerosis=2.5) was higher in all renal vascular lesions subgroups versus controls (1.0, P<0.05). In 133 patients with similar follow-up, the association between renal vascular lesions and vascular events was significant (Fisher exact test, P=0.002) and remained so after multivariate analysis (exact conditional scores test, P=0.04), where the difference between arterial sclerosis and uncomplicated vascular immune deposits was most noticeable (odds ratio [95% confidence interval]=8.35[0.98, 83.12], P=0.05). The associations between renal vascular lesions, renal outcomes, and death were not significant, likely because of insufficient power. CONCLUSIONS: Renal vascular lesions are common in SLE patients with nephritis and may be associated with arterial vascular events.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».