Tubular Lesions Predict Renal Outcome in Antineutrophil Cytoplasmic Antibody–Associated Glomerulonephritis after Rituximab Therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Histopathological features in renal biopsies of patients with antineutrophil cytoplasmic antibody-associated vasculitis have predictive value for renal outcome in patients who receive standard treatment with cyclophosphamide and corticosteroids; however, whether the same holds true for rituximab-treated patients is unknown. We describe associations between renal histopathology and outcomes among patients treated with a rituximab-based regimen in the Randomized Trial of Rituximab versus Cyclophosphamide in ANCA-Associated Vasculitis trial. Two pathologists, blinded to clinical data, reviewed biopsies from 30 patients according to a standardized protocol that included assessment of T cell, B cell, and plasma cell infiltration, as well as scoring for tubulitis, interstitial inflammation, and glomerulitis. We did not observe associations between immunohistology scores and age, sex, estimated GFR at entry, or requirement for dialysis. However, tubulointerstitial inflammation was more severe among patients who had a positive test for the myeloperoxidase antineutrophil cytoplasmic antibody. In a multiple linear regression model, both CD3(+) T cell tubulitis and tubular atrophy independently associated with estimated GFR at 12 months. Tubular atrophy remained an independent predictor at 24 months (P<0.01). These results suggest that in addition to anti-B cell therapy, therapy directed at T cells may improve renal outcomes in antineutrophil cytoplasmic antibody-associated vasculitis.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle