The frequency and outcome of lupus nephritis: results from an international inception cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine nephritis outcomes in a prospective multi-ethnic/racial SLE inception cohort. METHODS: Patients in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics inception cohort (≤15 months of SLE diagnosis) were assessed annually for estimated glomerular filtration rate (eGFR), proteinuria and end-stage renal disease (ESRD). Health-related quality of life was measured by the Short Form (36 questions) health survey questionnaire (SF-36) subscales, mental and physical component summary scores. RESULTS: There were 1827 patients, 89% females, mean (s.d.) age 35.1 (13.3) years. The mean (s.d.) SLE duration at enrolment was 0.5 (0.3) years and follow-up 4.6 (3.4) years. LN occurred in 700 (38.3%) patients: 566/700 (80.9%) at enrolment and 134/700 (19.1%) during follow-up. Patients with nephritis were younger, more frequently men and of African, Asian and Hispanic race/ethnicity. The estimated overall 10-year incidence of ESRD was 4.3% (95% CI: 2.8%, 5.8%), and with nephritis was 10.1% (95% CI: 6.6%, 13.6%). Patients with nephritis had a higher risk of death (HR = 2.98, 95% CI: 1.48, 5.99; P = 0.002) and those with eGFR <30 ml/min at diagnosis had lower SF-36 physical component summary scores (P < 0.01) and lower Physical function, Physical role and Bodily pain scores. Over time, patients with abnormal eGFR and proteinuria had lower SF-36 mental component summary (P ≤ 0.02) scores compared to patients with normal values. CONCLUSION: LN occurred in 38.3% of SLE patients, frequently as the initial presentation, in a large multi-ethnic inception cohort. Despite current standard of care, nephritis was associated with ESRD and death, and renal insufficiency was linked to lower health-related quality of life. Further advances are required for the optimal treatment of LN.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».