Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this retrospective study was to analyse patients from four centres in three continents to determine if differences in long-term outcome of IgA nephropathy (IgAN) are explained by clinical and laboratory features at presentation. METHODS: The study included 711 adults with biopsy-proven IgAN from Glasgow, UK (n = 112), Helsinki, Finland (n = 204), Sydney, Australia (n = 121) and Toronto, Canada (n = 274). Data collected from time of presentation to a nephrologist were age, gender, 24-h urine protein excretion (UP(0)), mean arterial pressure (MAP(0)) and creatinine clearance (CrCl(0)). Outcomes were slope of creatinine clearance (CrCl) and renal survival. RESULTS: At presentation there was significant vari-ability in baseline clinical features with patients from Helsinki having the lowest median UP(0), lowest MAP(0) and highest CrCl(0), all suggesting milder disease. There was significant variability in renal survival between centres with 10-year actuarial survival of 95.7, 87.0, 63.9 and 61.6% in Helsinki, Sydney, Glasgow and Toronto, respectively (P < 0.0001; log rank). Cox proportional hazards model revealed lower age(0) and lower CrCl(0) were significant independent predictors of reduced renal survival. In addition, patients from Helsinki and Sydney but not Glasgow had significantly longer renal survival than patients from Toronto. Median slope of CrCl varied by region from -1.24 ml/min/year in Helsinki, to -3.99 ml/min/year in Toronto (Kruskal-Wallis H test P < 0.0001). By multivariate analysis older age(0), higher CrCl(0) and lower UP(0) were independently associated with slower progression. Subjects from Helsinki had a significantly slower deterioration independent of the other clinical parameters at presentation. When the 269 patients presenting with CrCl(0) <75 ml/min were analysed separately there was no independent centre effect. CONCLUSIONS: The findings are consistent with the hypothesis that geographical variability in long-term outcome of IgAN is explained by lead-time bias and inclusion of milder cases in centres with apparent good outcome, but do not exclude the possibility that some of the variability is due to other factors such as genetics, diet or treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».