Comparison of Lupus Nephritis Induction Treatments in a Hispanic Population: A Single-center Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate response rates in an adult lupus nephritis (LN) cohort in Mexico City, Mexico. METHODS: We analyzed 165 patients with biopsy-proven LN histological International Society of Nephrology/Renal Pathology Society classes III, IV, or V, distributed by treatment drug in 3 groups: mycophenolate mofetil (MMF; dosage > 2 g/day per 6 mos, n = 63), intravenous cyclophosphamide (IVC; 0.7 g/m(2) body surface area monthly per 6 pulses, n = 66), or azathioprine (AZA; dosage > 1.5 mg/kg/day per 6 mos, n = 36). Median followup was 31 ± 18 months. The primary endpoint was the proportion of patients achieving complete renal response (CR). Secondary endpoints included the proportion of patients achieving renal response (complete or partial), renal flare-free survival, doubling of serum creatinine, and progression to endstage renal disease (ESRD). RESULTS: MMF induction was superior to IVC (HR 2.00, 95% CI 1.23-3.25, p = 0.005) and AZA (HR 2.12, 95% CI 1.23-3.66, p = 0.007) in the primary endpoint. Censored CR rates at 6, 12, 24, and 36 months were 32.6%, 56.1%, 76.6%, and 94.1% for MMF; 24.2%, 34.4%, 57.9%, and 62.1% for IVC; and 8.4%, 39.8%, 49.7%, and 49.7% for AZA. MMF was also superior in renal response to treatment and renal flare-free survival outcomes. There were no differences between groups in doubling of serum creatinine or progression to ESRD. The induction treatment with MMF (HR 2.04, 95% CI 1.25-3.33, p = 0.005) and absence of vascular lesions on renal biopsy (HR 2.05, 95% CI 1.25-3.37, p = 0.004) were associated with CR, whereas proteinuria at the time of presentation was negatively associated with CR (HR 0.91, 95% CI 0.84-0.98, p = 0.013). CONCLUSION: MMF induction therapy is superior to IVC and AZA in patients with LN of Mexican-mestizo race.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».